电子商务推荐系统研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状与挑战 | 第12-15页 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 推荐系统面临的主要挑战 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 电子商务推荐系统及相关技术 | 第17-28页 |
| 2.1 推荐系统实现的技术途径 | 第17-22页 |
| 2.1.1 信息检索和信息过滤 | 第17-19页 |
| 2.1.1.1 信息检索 | 第17-18页 |
| 2.1.1.2 信息过滤 | 第18-19页 |
| 2.1.1.3 信息检索和信息过滤的比较 | 第19页 |
| 2.1.2 数据挖掘 | 第19-21页 |
| 2.1.2.1 数据挖掘过程 | 第20页 |
| 2.1.2.2 数据挖掘与推荐系统 | 第20-21页 |
| 2.1.3 基于情境感知推荐 | 第21-22页 |
| 2.1.4 基于人口统计信息推荐 | 第22页 |
| 2.1.5 基于知识推荐 | 第22页 |
| 2.2 电子商务推荐系统理论概述 | 第22-27页 |
| 2.2.1 电子商务推荐系统 | 第22-23页 |
| 2.2.2 电子商务推荐系统的输入和输出 | 第23-25页 |
| 2.2.2.1 电子商务推荐系统的输入 | 第23-24页 |
| 2.2.2.2 电子商务推荐系统的输出 | 第24-25页 |
| 2.2.3 电子商务推荐系统的工作过程 | 第25-26页 |
| 2.2.4 电子商务推荐系统分类 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 电子商务推荐算法 | 第28-38页 |
| 3.1 电子商务推荐算法概述 | 第28页 |
| 3.2 关联规则推荐算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 频繁模式与关联规则挖掘 | 第29-30页 |
| 3.2.2 关联规则推荐算法 | 第30-31页 |
| 3.3 协同过滤推荐算法 | 第31-36页 |
| 3.3.1 基于用户的协同过滤算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1.1 构建用户评分矩阵 | 第33-34页 |
| 3.3.1.2 生成最近邻居 | 第34-36页 |
| 3.3.1.3 产生推荐 | 第36页 |
| 3.3.2 基于用户的协同过滤算法的优缺点 | 第36页 |
| 3.4 电子商务推荐算法面临的主要挑战 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于关联规则与协同过滤混合模型推荐算法 | 第38-47页 |
| 4.1 混合推荐算法原理与模型 | 第38-43页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第38页 |
| 4.1.2 算法模型 | 第38-40页 |
| 4.1.3 混合算法的改进 | 第40-43页 |
| 4.2 混合型推荐算法的实验 | 第43-44页 |
| 4.2.1 实验数据来源 | 第43-44页 |
| 4.2.2 实验设计 | 第44页 |
| 4.3 实验分析 | 第44-46页 |
| 4.3.1 实验一：推荐结果对比及分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验二：时间性能对比 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 电子商务推荐系统的评价指标与方法 | 第47-58页 |
| 5.1 推荐系统评价概述 | 第47-48页 |
| 5.2 评价指标 | 第48-54页 |
| 5.2.1 准确性指标 | 第48-52页 |
| 5.2.1.1 预测准确度指标 | 第48页 |
| 5.2.1.2 分类准确度指标 | 第48-50页 |
| 5.2.1.3 排序准确度指标 | 第50-52页 |
| 5.2.2 准确度以外的指标 | 第52-54页 |
| 5.2.2.1 覆盖率 | 第52页 |
| 5.2.2.2 流行性和多样性 | 第52-53页 |
| 5.2.2.3 新鲜性和意外性 | 第53页 |
| 5.2.2.4 用户满意度 | 第53-54页 |
| 5.3 实验数据集 | 第54-56页 |
| 5.3.1 Movie-Lens数据集 | 第54-55页 |
| 5.3.2 EachMovie数据集 | 第55页 |
| 5.3.3 Book-Crossing数据集 | 第55页 |
| 5.3.4 Netflix数据集 | 第55页 |
| 5.3.5 Jester Joke数据集 | 第55-56页 |
| 5.4 评价方法 | 第56-57页 |
| 5.4.1 在线评价 | 第56页 |
| 5.4.2 离线评价 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第66页 |
