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个性化推荐系统推荐引擎原型系统研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 电子商务个性化推荐系统国内外研究现状分析第7-10页
   ·电子商务个性化推荐系统综述第7-8页
     ·电子商务个性化推荐系统的概念第7-8页
     ·电子商务个性化推荐系统的作用第8页
   ·电子商务个性化推荐系统主要存在的四个问题第8-9页
   ·电子商务个性化推荐系统研究热点和方向第9-10页
第二章 个性化推荐在保险业的可行性问题研究第10-15页
   ·我国保险电子商务发展状况研究第10页
   ·推荐系统应用的可行性分析第10-11页
   ·应用于保险业的个性化推荐系统系统描述第11-15页
     ·问题的提出第11页
     ·问题的解决思路第11-14页
     ·本文的组织结构第14-15页
第三章 个性化推荐系统工作原理分析第15-20页
   ·电子商务个性化推荐的主要技术第15-16页
     ·协同过滤第15页
     ·数据挖掘第15-16页
   ·电子商务个性化推荐的工作原理分析第16-18页
   ·个性化推荐系统描述第18-20页
     ·系统体系结构第18-19页
     ·数据源第19页
     ·推荐流程模型第19-20页
第四章 推荐引擎原型系统结构剖析与研究第20-35页
   ·推荐引擎工作原理剖析第20-22页
     ·推荐引擎的产生第20页
     ·推荐引擎的本质第20-22页
   ·数据来源第22-23页
     ·用户行为第22页
     ·日志文件第22-23页
   ·对数据的预处理第23-29页
     ·数据规范第24-25页
     ·定义用户第25-26页
     ·定义会话第26-27页
     ·重整路径第27-28页
     ·确定序列第28-29页
   ·规则的生成——以关联规则为例第29-35页
     ·关联规则的概念第29页
     ·关联规则约束综述第29-35页
第五章 推荐引擎改进方法的设计与实现第35-44页
   ·规则约束方法一——用CAP 算法对生成的规则进行二次过滤第35-38页
     ·算法定义第35-36页
     ·应用设计说明第36-37页
     ·算法设计第37-38页
   ·规则约束方法二——用基于兴趣度的 FP-TREE 算法对规则进行约束第38-40页
     ·基于兴趣度的FP-Tree 算法定义第38页
     ·应用设计说明第38-39页
     ·算法设计第39-40页
   ·实验设计与验证第40-44页
     ·数据样本选取与实验目的第41页
     ·实验环境第41页
     ·选取实验数据集第41-42页
     ·实验过程与结论第42-44页
第六章 改进后的个性化推荐系统的实现第44-48页
   ·系统开发的环境与工具第44-45页
     ·客户机服务器第44页
     ·数据库服务器第44-45页
     ·应用服务器第45页
   ·系统实现的关键技术第45-46页
     ·关联规则的挖掘技术第45页
     ·WEB 推荐技术第45-46页
     ·离线系统与在线部分的结合第46页
   ·系统的测试与调试第46-48页
第七章 总结第48-51页
   ·小结第48-49页
   ·研究前景展望第49-51页
参考文献第51-53页
附录第53-55页
致谢第55-56页
详细摘要第56-61页

 
 
论文编号BS1483768,这篇论文共61
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