图书管理系统中个性推荐方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-15页
·研究背景及意义	第9-11页
·数据挖掘技术及商业应用背景	第9-10页
·本课题研究背景及意义	第10-11页
·国内外研究现状	第11-13页
·论文的研究内容及组织结构	第13-15页
第2章 数据挖掘技术	第15-21页
·数据挖掘的过程	第15-16页
·数据挖掘常用算法	第16-18页
·数据挖掘工具	第18-19页
·系统简介	第19-20页
·本章小结	第20-21页
第3章 基于聚类的个性化推荐方法研究	第21-35页
·聚类分析	第21-25页
·聚类分析的基本概念	第21-22页
·聚类分析的过程	第22-23页
·聚类分析方法分类	第23页
·k-means 算法	第23-24页
·聚类分析实验	第24-25页
·聚类应用	第25-33页
·读者聚类	第25-30页
·图书聚类	第30-33页
·本章小结	第33-35页
第4章 基于关联规则技术的个性化推荐方法研究	第35-53页
·关联规则	第35-42页
·关联规则的基本概念	第35页
·关联规则挖掘的任务	第35-36页
·Apriori 算法	第36-39页
·已有的改进算法	第39-42页
·改进的 MinP 算法	第42-47页
·关联规则应用	第47-51页
·实现	第47-50页
·结果分析	第50-51页
·相关图书借阅服务	第51页
·本章小结	第51-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第59-61页
致谢	第61-63页
个人简历	第63-65页
附录	第65-67页