基于FP关联规则的购物推荐系统的开发

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
第一章 绪论	第6-13页
·电子购物推荐系统的研究现状	第6-9页
·电子购物推荐系统存在问题	第9-10页
·本文的主要工作	第10-11页
·本文的篇章结构	第11-13页
第二章 FP关联规则挖掘基础	第13-21页
·关联规则数据挖掘	第13-14页
·FP-增长算法频繁项集挖掘	第14-17页
·强关联规则提取	第17-21页
·选择规则的各种方法	第17-18页
·规则的提取依据	第18-19页
·对规则提取的改进	第19-21页
第三章 基于改进FP-增长算法的关联规则挖掘	第21-31页
·改进的FP-增长算法频繁项集挖掘	第21-23页
·投影数据库	第21页
·Fproject划分过程	第21-23页
·支持度-置信度-兴趣度框架	第23-25页
·改进FP增长算法性能	第25-31页
第四章 相关产品推荐系统的设计与实现	第31-46页
·产品推荐系统的需求分析	第31-32页
·产品推荐系统架构	第32-34页
·产品推荐系统的核心子系统	第34-36页
·数据预处理子系统	第34页
·规则挖掘子系统	第34页
·确认子系统	第34-35页
·存储子系统	第35页
·推荐子系统	第35-36页
·表达子系统	第36页
·挖掘结果处理	第36-41页
·知识确认	第36-37页
·知识存储	第37-38页
·结果显示	第38-41页
·系统实例分析	第41-44页
·系统性能分析	第44-46页
第五章 结论	第46-48页
·同类系统比较	第46页
·不足与展望	第46-48页
参考文献	第48-51页
致谢	第51-52页