Web数据挖掘在电子商务中的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·论文研究的现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究的意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究的内容 | 第12-13页 |
| 2 问题的理论研究 | 第13-27页 |
| ·电子商务概述 | 第13-15页 |
| ·电子商务的定义 | 第13页 |
| ·电子商务的分类 | 第13-14页 |
| ·电子商务的特点 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| ·Web数据挖掘技术 | 第20-27页 |
| ·Web数据挖掘概述 | 第20-21页 |
| ·Web数据挖掘特点与分类 | 第21-23页 |
| ·Web内容挖掘 | 第23-24页 |
| ·Web结构挖掘 | 第24-25页 |
| ·Web使用模式挖掘 | 第25-27页 |
| 3 电子商务中Web挖掘模型设计 | 第27-46页 |
| ·电子商务的Web数据挖掘应用 | 第27-32页 |
| ·面向电子商务的Web数据挖掘的特点 | 第27-29页 |
| ·电子商务中应用的Web挖掘技术 | 第29-30页 |
| ·面向电子商务的Web挖掘的数据源 | 第30-32页 |
| ·模型总体设计 | 第32-35页 |
| ·总体模式设计 | 第32-33页 |
| ·系统功能设计 | 第33-34页 |
| ·体系结构 | 第34-35页 |
| ·模型详细设计 | 第35-46页 |
| ·数据预处理模块设计 | 第35-41页 |
| ·用户频繁访问路径的挖掘 | 第41-43页 |
| ·用户聚类挖掘 | 第43-46页 |
| 4 个性化推荐服务系统 | 第46-55页 |
| ·电子商务个性化推荐系统 | 第46-47页 |
| ·电子商务推荐系统与个性化服务 | 第46-47页 |
| ·推荐系统与数据挖掘 | 第47页 |
| ·个性化推荐服务系统的结构 | 第47-48页 |
| ·推荐引擎模型的建立 | 第48-50页 |
| ·数据挖掘算法的应用 | 第50-55页 |
| ·Apriori关联规则算法 | 第51-53页 |
| ·k-means算法 | 第53-55页 |
| 5 结论 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
