摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
1.1 课题背景及意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
1.2.1 协同过滤推荐算法研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 农产品电商系统现状 | 第11页 |
1.3 研究目标与内容 | 第11-12页 |
1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
第二章 农产品电子商务系统相关技术 | 第14-21页 |
2.1 MVC设计模式 | 第14-15页 |
2.1.1 MVC设计模式优点 | 第15页 |
2.2 REACT框架技术 | 第15-17页 |
2.2.1 虚拟DOM | 第16-17页 |
2.2.2 Redux数据流 | 第17页 |
2.3 PHP技术 | 第17-18页 |
2.4 RBAC基于角色的控制访问技术 | 第18-20页 |
2.5 本章小结 | 第20-21页 |
第三章 协同过滤推荐算法理论 | 第21-29页 |
3.1 协同过滤推荐算法工作原理 | 第21页 |
3.2 协同过滤推荐算法工作流程 | 第21-24页 |
3.3 协同过滤推荐算法分类 | 第24-28页 |
3.3.1 基于用户的协同过滤算法 | 第24-26页 |
3.3.2 基于项目的协同过滤算法 | 第26-28页 |
3.4 协同过滤推荐算法缺陷 | 第28页 |
3.5 本章小结 | 第28-29页 |
第四章 农产品推荐模型的研究 | 第29-46页 |
4.1 农产品线上交易特点 | 第29-30页 |
4.2 农产品推荐模型的基本假设 | 第30页 |
4.3 基于农产品属性的相似度算法改进 | 第30-34页 |
4.3.1 基于Jaccard农产品属性相似度计算 | 第30-32页 |
4.3.2 融合信息熵的加权Jaccard相似度 | 第32-34页 |
4.4 基于农产品类别的相似度算法改进 | 第34-37页 |
4.4.1 基于农产品类别的相似度算法改进策略 | 第34-35页 |
4.4.2 基于用户偏好度因子的相似度算法改进 | 第35-37页 |
4.5 基于属性和类别的农产品推荐模型 | 第37-39页 |
4.6 实验及结果分析 | 第39-45页 |
4.6.1 实验度量标准 | 第40页 |
4.6.2 实验环境 | 第40-41页 |
4.6.3 改进Jaccard相似度对比实验 | 第41-42页 |
4.6.4 确定动态系数?最优值实验 | 第42-43页 |
4.6.5 确定平衡因子?最优值实验 | 第43-44页 |
4.6.6 改进后算法和传统算法对比 | 第44-45页 |
4.7 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 电子商务系统设计与实现 | 第46-62页 |
5.1 系统开发环境 | 第46-47页 |
5.1.1 XAMPP | 第46页 |
5.1.2 ZendStudio | 第46-47页 |
5.1.3 FireFox+FireBug | 第47页 |
5.2 总体设计思想 | 第47-48页 |
5.2.1 系统前端架构设计 | 第48页 |
5.2.2 系统后台架构设计 | 第48页 |
5.3 数据库设计 | 第48-54页 |
5.3.1 概念模型设计 | 第48-50页 |
5.3.2 数据表设计 | 第50-54页 |
5.4 数据采集与存储 | 第54-55页 |
5.5 农产品电子商务系统具体功能设计与实现 | 第55-61页 |
5.5.1 用户注册登录功能 | 第55-56页 |
5.5.2 用户信息管理功能 | 第56页 |
5.5.3 商品信息管理功能 | 第56-57页 |
5.5.4 订单管理功能 | 第57-59页 |
5.5.5 商品搜索及浏览功能 | 第59-60页 |
5.5.6 购买功能 | 第60页 |
5.5.7 农产品推荐功能 | 第60-61页 |
5.6 本章小结 | 第61-62页 |
第六章 电商系统系统功能测试 | 第62-68页 |
6.1 用户登录与注册 | 第62页 |
6.2 用户信息管理 | 第62-63页 |
6.3 商品信息管理 | 第63页 |
6.4 订单管理 | 第63-64页 |
6.5 商品浏览搜索 | 第64-65页 |
6.6 农产品推荐 | 第65-67页 |
6.7 本章小结 | 第67-68页 |
第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
7.1 总结 | 第68页 |
7.2 展望 | 第68-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |