| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·个性化服务简介 | 第11-12页 |
| ·个性化服务 | 第11页 |
| ·个性化服务研究意义 | 第11-12页 |
| ·推荐系统研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第14页 |
| 第2章 个性化电子商务推荐系统 | 第14-28页 |
| ·个性化电子商务推荐系统研究内容 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘概念 | 第18页 |
| ·数据挖掘技术与个性化推荐系统 | 第18-20页 |
| ·协同过滤技术 | 第20-27页 |
| ·协同过滤技术的实现 | 第20-21页 |
| ·基于用户的协同过滤技术 | 第21-24页 |
| ·基于项目的协同过滤技术 | 第24-26页 |
| ·两种协同过滤技术的特点分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 复杂网络数据挖掘 | 第28-32页 |
| ·复杂网络理论 | 第28-30页 |
| ·复杂网络概述 | 第28-29页 |
| ·复杂网络的统计特征及物理意义 | 第29-30页 |
| ·复杂网络数据挖掘在个性化电子商务推荐系统中的研究 | 第30-32页 |
| 第4章 复杂网络数据挖掘推荐算法 | 第32-42页 |
| ·二部分图网络 | 第32页 |
| ·基于二部分图网络结构的推荐算法 | 第32-35页 |
| ·基于用户关联网络的推荐算法 | 第35-42页 |
| ·算法思想 | 第35-36页 |
| ·实验 | 第36-40页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·实验分析 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第49页 |