| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 文献综述 | 第10-12页 |
| 1.4 论文的创新点及框架结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘理论概述及在线旅游发展现状 | 第13-18页 |
| 2.1 数据挖掘的概念及特点 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘的实施过程 | 第14-15页 |
| 2.3 在线旅游的概念及发展 | 第15-17页 |
| 2.4 在线旅游平台的不足 | 第17-18页 |
| 3 关联规则在“猜您喜欢”模块中的应用 | 第18-24页 |
| 3.1 关联规则相关理论 | 第18页 |
| 3.2 Apriori算法 | 第18-20页 |
| 3.3 基于Apriori算法对游客景区偏好的关联分析 | 第20-24页 |
| 4 神经网络在“温馨提示”模块中的应用 | 第24-33页 |
| 4.1 神经网络相关理论 | 第24-25页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第25-26页 |
| 4.3 基于BP神经网络对景区游客量的预测 | 第26-33页 |
| 5 决策树在在线旅游客户关系管理中的应用 | 第33-45页 |
| 5.1 决策树相关理论 | 第33-34页 |
| 5.2 ID3算法 | 第34-35页 |
| 5.3 旅游客户关系管理 | 第35页 |
| 5.4 基于决策树的在线旅游用户行为研究 | 第35-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |