基于协同过滤的电子商务推荐系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究中存在的问题 | 第13页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术 | 第15-20页 |
| ·本体 | 第15-17页 |
| ·语义网 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 电子商务个性化推荐系统 | 第20-35页 |
| ·电子商务推荐系统概述 | 第20-22页 |
| ·电子商务推荐系统的框架及流程 | 第22-25页 |
| ·电子商务推荐系统的推荐方法 | 第25-29页 |
| ·基于内容的推荐方法 | 第25-26页 |
| ·协同过滤推荐方法 | 第26-28页 |
| ·混合推荐方法 | 第28页 |
| ·数据挖掘方法 | 第28-29页 |
| ·基于协同过滤的电子商务推荐系统 | 第29-33页 |
| ·协同过滤推荐系统的输入 | 第29-30页 |
| ·用户兴趣模型的表示 | 第30页 |
| ·最近邻的形成 | 第30-33页 |
| ·推荐的产生 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 协同过滤推荐系统存储模型的改进 | 第35-41页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·稀疏矩阵处理技术 | 第36-38页 |
| ·基本概念 | 第36页 |
| ·稀疏矩阵的存储 | 第36-38页 |
| ·用户资源矩阵存储模型的改进 | 第38-40页 |
| ·改进的十字链表存储结构 | 第38-40页 |
| ·方案分析及结论 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 协同过滤推荐系统推荐模型的改进 | 第41-54页 |
| ·问题的提出 | 第41-42页 |
| ·WordNet与语义相似度 | 第42-45页 |
| ·语义相似性定义 | 第42-43页 |
| ·WordNet综述 | 第43页 |
| ·基于WordNet的语义相似度计算模型 | 第43-45页 |
| ·改进的系统推荐模型 | 第45-49页 |
| ·评分体系的定义 | 第45-46页 |
| ·用户相似性计算 | 第46-48页 |
| ·系统自适应能力的处理 | 第48-49页 |
| ·方案分析及结论 | 第49-53页 |
| ·算法分析 | 第49页 |
| ·实验分析及结论 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
