| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·基于粗糙集的电子商务推荐系统国内外现状 | 第11-14页 |
| ·电子商务国内外现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集国内外现状 | 第12-13页 |
| ·基于粗糙集的电子商务推荐系统国内外现状 | 第13-14页 |
| ·主要的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 电子商务及其个性化推荐 | 第17-27页 |
| ·电子商务 | 第17-20页 |
| ·电子商务的定义 | 第17-18页 |
| ·电子商务的模式 | 第18页 |
| ·电子商务遇到的问题 | 第18-20页 |
| ·电子商务个性化推荐 | 第20-26页 |
| ·电子商务个性化推荐的基本概念 | 第20-21页 |
| ·电子商务个性化推荐的研究内容 | 第21-22页 |
| ·初步设计电子商务智能推荐系统 | 第22-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 粗糙集理论及其属性约简改进算法 | 第27-41页 |
| ·粗糙集理论 | 第27-30页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第27-28页 |
| ·粗糙集理论核心 | 第28-30页 |
| ·数据预处理 | 第30-36页 |
| ·连续属性离散化 | 第32-33页 |
| ·数据完备化 | 第33-36页 |
| ·基于粗糙集的属性约简算法及其改进算法 | 第36-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于关联规则的数据挖掘算法研究 | 第41-54页 |
| ·数据挖掘 | 第41-42页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第41-42页 |
| ·数据挖掘的分类与研究内容 | 第42页 |
| ·Web 挖掘 | 第42-45页 |
| ·Web 挖掘的原理 | 第42-43页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第43-45页 |
| ·关联规则及 Apriori 改进算法 | 第45-53页 |
| ·关联规则的概念 | 第45-47页 |
| ·Apriori 算法及其改进算法 | 第47-51页 |
| ·关联规则生成算法介绍 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于粗糙集的关联规则挖掘在电子商务推荐系统中的应用 | 第54-61页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·电子商务个性化服务推荐系统 | 第54-55页 |
| ·基于粗糙集的关联规则数据挖掘模型 | 第55-59页 |
| ·数据预处理 | 第56-57页 |
| ·属性约简 | 第57-58页 |
| ·关联规则挖掘及实验分析 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结及展望 | 第61-64页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·展望及进一步的工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |