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基于web数据挖掘的智能导购系统设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 课题背景和意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 主要思路及主要内容第13-14页
    1.4 章节安排第14-15页
第二章 相关知识第15-25页
    2.1 WEB数据挖掘第15-20页
        2.1.1 Web数据挖掘概念第15页
        2.1.2 Web数据挖掘的分类第15-16页
        2.1.3 Web使用挖掘的过程第16-18页
        2.1.4 数据挖掘常用算法第18-20页
    2.2 基于数据挖掘的推荐算法第20-21页
        2.2.1 推荐算法概述第20页
        2.2.2 协同过滤推荐算法第20-21页
        2.2.3 关联规则推荐算法第21页
    2.3 J2EE技术第21-23页
        2.3.1 J2EE体系结构第21-22页
        2.3.2 MVC设计模式第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第三章 智能导购系统需求分析第25-30页
    3.1 智能导购系统概述第25-26页
    3.2 智能导购系统设计目标第26-27页
    3.3 智能导购系统主要步骤第27-28页
    3.4 系统功能分析第28-29页
        3.4.1 系统功能概述第28页
        3.4.2 功能模块描述第28-29页
    3.5 本章小结第29-30页
第四章 智能导购系统设计第30-42页
    4.1 系统整体框架设计第30-31页
    4.2 搜索模块设计第31-33页
        4.2.1 搜索模块流程第31页
        4.2.2 网页抽取设计第31-32页
        4.2.3 搜索信息处理第32-33页
    4.3 推荐模块设计第33-35页
        4.3.1 框架设计第33-34页
        4.3.2 推荐流程第34-35页
    4.4 购物模块设计第35-37页
        4.4.1 购物处理流程第35-36页
        4.4.2 购物子模块第36-37页
    4.5 数据库设计第37-40页
        4.5.1 数据库建模第37页
        4.5.2 数据表设计第37-40页
        4.5.3 数据表应用第40页
    4.6 本章小结第40-42页
第五章 智能导购系统的实现第42-55页
    5.1 智能搜索模块的算法及实现第42-46页
        5.1.1 Crawler网络爬虫第42-43页
        5.1.2 智能搜索实现算法第43-44页
        5.1.3 数据库处理算法第44-45页
        5.1.4 智能搜索页面实现第45-46页
    5.2 推荐模块的算法及实现第46-51页
        5.2.1 商品关联推荐第46-48页
        5.2.2 商品关联推荐算法实现第48-49页
        5.2.3 Aprior算法第49-51页
    5.3 效果展示第51-54页
        5.3.1 首页第51-52页
        5.3.2 用户登录第52页
        5.3.3 商品搜索第52-53页
        5.3.4 购物车第53-54页
        5.3.5 商品推荐第54页
        5.3.6 订单处理第54页
        5.3.7 代理支付第54页
    5.4 本章小结第54-55页
第六章 智能导购系统的测试第55-64页
    6.1 测试方法和测试流程第55页
    6.2 系统的测试第55-63页
        6.2.1 系统功能测试第55-59页
        6.2.2 系统性能测试第59-60页
        6.2.3 系统界面测试第60-61页
        6.2.4 兼容性测试第61页
        6.2.5 疲劳强度测试用例第61-62页
        6.2.6 安装、卸载测试用例第62页
        6.2.7 测试结果第62-63页
    6.3 本章小结第63-64页
第七章 总结与展望第64-66页
    7.1 本文总结第64页
    7.2 下一步研究展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-69页

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