| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 1 个性化电子商务简介 | 第6-12页 |
| 1．1 电子商务概述 | 第6-7页 |
| 1．2 传统电子商务模式的不足及个性化电子商务介绍 | 第7-8页 |
| 1．3 国内外发展现状 | 第8-12页 |
| 2 数据挖掘技术介绍 | 第12-18页 |
| 2．1 数据挖掘简介 | 第12-13页 |
| 2．2 商业需求及应用领域 | 第13-14页 |
| 2．3 数据挖掘技术 | 第14-18页 |
| 2．3．1 关联 | 第15-16页 |
| 2．3．2 分类 | 第16页 |
| 2．3．3 序列模式 | 第16-17页 |
| 2．3．4 聚类 | 第17-18页 |
| 3 客户浏览行为分析算法的研究 | 第18-24页 |
| 3．1 模糊关系的定义 | 第18-19页 |
| 3．2 利用样本数据确定分类 | 第19-21页 |
| 3．3 利用已知的分类对每一客户归类 | 第21-24页 |
| 4 客户特性数据分析 | 第24-46页 |
| 4．1 关联规则算法 | 第24-28页 |
| 4．1．1 关联规则的介绍 | 第24-25页 |
| 4．1．2 关联规则开采的一些常用算法 | 第25-27页 |
| 4．1．3 基本关联规则的不足 | 第27-28页 |
| 4．2 提出的解决方法 | 第28-32页 |
| 4．2．1 用户特性关联规则介绍 | 第28-29页 |
| 4．2．2 冗余规则的消除 | 第29-31页 |
| 4．2．3 数字属性的处理 | 第31-32页 |
| 4．3 用户特性关联规则挖掘采用的算法 | 第32-46页 |
| 4．3．1 采用的数据结构 | 第32-34页 |
| 4．3．2 算法的整体结构 | 第34-35页 |
| 4．3．3 数据预处理 | 第35-37页 |
| 4．3．4 关联规则的生成 | 第37-38页 |
| 4．3．5 关联规则的聚集算法 | 第38-42页 |
| 4．3．6 聚集的修剪和准确度分析 | 第42-43页 |
| 4．3．7 参数启发式优化 | 第43-46页 |
| 5 个性化电子商务系统的实现 | 第46-77页 |
| 5．1 实现的平台 | 第47-49页 |
| 5．2 数据仓库技术 | 第49-52页 |
| 5．2．1 数据仓库的定义 | 第49-51页 |
| 5．2．2 数据仓库的结构 | 第51-52页 |
| 5．3 ASP技术简介 | 第52-54页 |
| 5．3．1 ASP技术和IIS | 第52-53页 |
| 5．3．2 ASP与MS SQL Server的连接 | 第53-54页 |
| 5．4 个性化电子商务网站的实现 | 第54-74页 |
| 5．4．1 数据结构 | 第54-59页 |
| 5．4．2 程序框架 | 第59-74页 |
| 5．5 程序实现结果 | 第74-77页 |
| 6 结束语 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |