| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-13页 |
| 1.1.1 数据挖掘 | 第8-9页 |
| 1.1.2 目录分割 | 第9-10页 |
| 1.1.3 电子商务 | 第10-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15页 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基础理论与方法 | 第18-25页 |
| 2.1 微观经济理论 | 第18-19页 |
| 2.2 微观经济下的数据挖掘框架的应用 | 第19-21页 |
| 2.2.1 分割问题 | 第19-20页 |
| 2.2.2 竞争模型中的分割问题 | 第20-21页 |
| 2.3 电商环境下的消费者心理和行为 | 第21-24页 |
| 2.3.1 消费者心理 | 第21页 |
| 2.3.2 顾客价值理论 | 第21-23页 |
| 2.3.3 电商环境下的购物行为 | 第23-24页 |
| 2.4 遗传算法 | 第24-25页 |
| 第三章 顾客导向的目录分割模型构建 | 第25-33页 |
| 3.1 经典的顾客导向的目录分割模型 | 第25-26页 |
| 3.2 双重约束的目录分割模型 | 第26-27页 |
| 3.3 电子商务环境下的目录分割问题 | 第27-33页 |
| 3.3.1 考虑运费的双目标目录分割问题 | 第27-30页 |
| 3.3.2 感知导向的目录分割问题 | 第30-33页 |
| 第四章 顾客导向的目录分割算法优化 | 第33-47页 |
| 4.1 目录生成算法 | 第33-34页 |
| 4.1.1 间接目录生成（ICC）算法 | 第33页 |
| 4.1.2 直接目录生成（DCC）算法 | 第33页 |
| 4.1.3 混合目录生成（HCC）算法 | 第33-34页 |
| 4.2 RBPF目录分割算法 | 第34页 |
| 4.3 Max Cover目录分割算法 | 第34-35页 |
| 4.4 memetic目录分割算法 | 第35-36页 |
| 4.5 改进的目录分割算法 | 第36-42页 |
| 4.5.1 编码 | 第38页 |
| 4.5.2 初始群体生成 | 第38页 |
| 4.5.3 适应度函数 | 第38页 |
| 4.5.4 算子设计 | 第38-42页 |
| 4.5.4.1 协同算子设计 | 第38-39页 |
| 4.5.4.2 遗传算子设计 | 第39-42页 |
| 4.5.5 算法终止条件 | 第42页 |
| 4.5.6 算法步骤 | 第42页 |
| 4.6 仿真实验和结果分析 | 第42-47页 |
| 4.6.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 4.6.2 数据预处理 | 第43-44页 |
| 4.6.3 实验对比和结果分析 | 第44-47页 |
| 第五章 原型系统实现 | 第47-54页 |
| 5.1 Catalog Optimizer原型系统结构模式 | 第47-48页 |
| 5.2 Catalog Optimizer原型系统交互界面 | 第48-49页 |
| 5.3 导入数据的准备 | 第49-51页 |
| 5.4 Catalog Optimizer原型系统IPO过程 | 第51-54页 |
| 第六章 总结和展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59页 |
