| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·立论背景 | 第10-11页 |
| ·电子商务推荐系统的主要研究内容及研究现状 | 第11-15页 |
| ·电子商务推荐系统主要的研究内容 | 第11-12页 |
| ·推荐系统研究现状 | 第12-15页 |
| ·推荐系统关键技术 | 第12-14页 |
| ·推荐系统实例 | 第14-15页 |
| ·电子商务推荐系统面临的主要挑战 | 第15页 |
| ·本文工作 | 第15-19页 |
| ·研究内容及成果 | 第15-17页 |
| ·本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 电子商务推荐系统及其相关技术简介 | 第19-31页 |
| ·相关技术 | 第19-25页 |
| ·信息检索和信息过滤 | 第19-21页 |
| ·信息检索 | 第19-20页 |
| ·信息过滤 | 第20页 |
| ·信息检索和信息过滤技术 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘技术 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘知识分类和数据挖掘方法 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘与推荐系统 | 第23-24页 |
| ·协同过滤 | 第24-25页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第25-29页 |
| ·电子商务推荐系统与个性化服务 | 第26-27页 |
| ·电子商务推荐系统的输入/输出 | 第27-29页 |
| ·电子商务推荐系统的输入 | 第27-28页 |
| ·电子商务推荐系统的输出 | 第28-29页 |
| ·电子商务推荐系统分类 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 电子商务推荐算法介绍 | 第31-47页 |
| ·电子商务推荐算法概述 | 第31-32页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第32-35页 |
| ·关联规则挖掘 | 第32-34页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第34-35页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第35-44页 |
| ·用户数据的收集 | 第35-36页 |
| ·User-based协同过滤推荐算法 | 第36-39页 |
| ·数据表示 | 第37页 |
| ·最近邻查询 | 第37-38页 |
| ·推荐产生 | 第38-39页 |
| ·Item-based协同过滤推荐算法 | 第39-41页 |
| ·最近邻查询 | 第40-41页 |
| ·推荐产生 | 第41页 |
| ·基于降维的协同过滤推荐算法 | 第41-43页 |
| ·Cluster-based协同过滤推荐算法 | 第43-44页 |
| ·电子商务推荐算法面临的主要挑战 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于项评分预测的IRPREC协同过滤推荐算法 | 第47-55页 |
| ·传统相似性度量方法分析 | 第47-48页 |
| ·基于项评分预测的IRPREC协同过滤推荐算法 | 第48-51页 |
| ·最近邻搜索 | 第49-50页 |
| ·推荐产生 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·数据集 | 第51页 |
| ·度量标准 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·相似性度量标准比较 | 第52-53页 |
| ·推荐精度比较 | 第53页 |
| ·试验结果分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于项聚类的ICREC协同过滤推荐算法 | 第55-67页 |
| ·聚类分析概述 | 第55-57页 |
| ·问题的提出 | 第57-58页 |
| ·基于项聚类的ICREC协同过滤推荐算法 | 第58-62页 |
| ·项聚类 | 第58-60页 |
| ·基于项聚类的最近邻查询 | 第60-61页 |
| ·推荐产生 | 第61-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-65页 |
| ·数据集 | 第62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-65页 |
| ·最近邻查询效率实验 | 第62-64页 |
| ·推荐精度实验 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第六章 基于WEB挖掘的推荐系统框架 | 第67-76页 |
| ·简介 | 第67-68页 |
| ·基于WEB挖掘的推荐系统体系结构 | 第68-69页 |
| ·数据预处理 | 第69-71页 |
| ·基于WEB挖掘的推荐系统 | 第71-74页 |
| ·使用特征挖掘 | 第71-72页 |
| ·内容特征挖掘 | 第72页 |
| ·结构特征挖掘 | 第72-73页 |
| ·产生推荐 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 第七章 多推荐模型电子商务推荐系统设计与实现 | 第76-91页 |
| ·简介 | 第76页 |
| ·多推荐模型电子商务推荐系统框架 | 第76-77页 |
| ·多推荐模型电子商务推荐系统设计 | 第77-80页 |
| ·多推荐模型电子商务推荐系统实现 | 第80-89页 |
| ·数据／模型管理 | 第81-84页 |
| ·推荐管理 | 第84-89页 |
| ·任务管理 | 第89页 |
| ·小结 | 第89-91页 |
| 第八章 结束语 | 第91-94页 |
| ·本文工作 | 第91-92页 |
| ·进一步的工作 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-107页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |