基于协同过滤算法的电子商务推荐系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 电子商务个性化推荐系统介绍 | 第16-28页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第16-17页 |
| ·推荐系统的工作原理 | 第17-21页 |
| ·电子商务推荐系统相关技术 | 第21-23页 |
| ·电子商务推荐系统的应用 | 第23-26页 |
| ·推荐系统存在的问题 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 推荐算法介绍 | 第28-42页 |
| ·基于内容的推荐技术 | 第28-33页 |
| ·基于内容的推荐过程 | 第29-32页 |
| ·基于内容的推荐的优缺点 | 第32-33页 |
| ·协同过滤推荐技术 | 第33-40页 |
| ·基于用户的推荐技术 | 第35-37页 |
| ·基于项目的推荐技术 | 第37-39页 |
| ·协同过滤推荐技术面临的问题 | 第39-40页 |
| ·混合的推荐技术 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于内容的用户偏好模型 | 第42-52页 |
| ·基于内容的用户偏好模型 | 第42-45页 |
| ·模型的提出 | 第42-43页 |
| ·用户模型 | 第43-44页 |
| ·用户模型之间的相似性 | 第44-45页 |
| ·实验设计 | 第45-47页 |
| ·实验环境和数据集 | 第45页 |
| ·实验方法设计 | 第45-46页 |
| ·误差说明 | 第46-47页 |
| ·推荐算法的评价标准 | 第47-49页 |
| ·推荐系统输出结果的的准确性 | 第47-48页 |
| ·推荐系统分类的准确性 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于内容的用户偏好模型的应用 | 第52-64页 |
| ·电子优惠券推荐模块需求分析 | 第52页 |
| ·电子优惠券推荐模块的实现 | 第52-58页 |
| ·Taste推荐引擎 | 第52-53页 |
| ·数据表示 | 第53-57页 |
| ·产生推荐 | 第57-58页 |
| ·基于内容的用户偏好模型的实现 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文内容总结 | 第64页 |
| ·本文创新点总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
