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 |