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协同过滤的研究及引擎的实现

第一章 绪论第1-12页
   ·项目背景第7页
   ·当前研究现状第7-10页
   ·研究设想与研究方法第10页
   ·论文的组织结构第10-12页
第二章 电子商务概述第12-18页
   ·电子商务的历史、发展现状第12-13页
   ·电子商务的分类第13-14页
   ·电子商务特点第14-15页
   ·电子商务个性化第15-18页
     ·电子商务需要个性化第15-16页
     ·个性化推动电子商务的发展第16-18页
第三章 协同过滤基本原理第18-25页
   ·协同过滤的出现第18-20页
     ·信息超载第18页
     ·解决信息超载的几种手段第18-20页
   ·协同过滤基本原理第20-21页
   ·常用的协同过滤算法第21-25页
     ·用户-商品(或项)评价矩阵第21-22页
     ·皮尔森相关系数法第22-23页
     ·余弦相似性算法第23-24页
     ·基于项的协同过滤算法第24-25页
第四章 协同过滤系统的组成与应用中要注意的一些问题第25-30页
   ·协同过滤系统的基本组成第25页
   ·推荐系统的界面表现形式第25-26页
   ·评价信息的获取第26-27页
   ·协同过滤算法的规模问题第27页
   ·评价信息的稀疏性问题第27-28页
   ·协同过滤的优缺点第28-30页
第五章 系统设计与实现第30-47页
   ·系统总体结构第30-31页
   ·设计中的一些考虑第31-35页
     ·数据库无关性第31页
     ·算法的可配置性第31页
     ·算法的可扩展性第31-35页
   ·数据库结构第35-36页
   ·系统配置文件第36-40页
   ·系统外部接口第40-41页
   ·系统类框图第41-43页
   ·启动流程第43-45页
   ·预测评价流程第45-46页
   ·推荐流程第46-47页
第六章 系统实现中的几个问题第47-55页
   ·数据库连接池第47-49页
   ·读写锁第49-53页
   ·死锁解决办法第53-55页
第七章 实验结果与分析第55-60页
   ·实验评价标准第55页
   ·实验数据源第55-56页
   ·实验方案设计第56页
   ·实验结果及分析第56-60页
第八章 结束语第60-62页
   ·本文主要的工作第60页
   ·本文的不足及未来的工作第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
附录A 攻读学位期间发表论文目录第67页

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