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目次
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第一章 緒論
第一節 研究背景
第二節 國內外研究現狀與分析
第三節 本書擬解決的關鍵問題
第四節 研究目的和意義
第五節 本書結構
第二章 電子商務推薦系統簡介
第一節 電子商務分析
第二節 信息檢索和信息過濾
第三節 個性化推薦
第四節 電子商務推薦系統模型
第五節 傳統推薦算法簡介
第三章 基于改進的k最近鄰協同過濾推薦算法
第一節 提出問題
第二節 丸最近鄰搜索(KNNs)算法簡介
第三節 相關研究
第四節 P2PAKNNS算法
第五節 BA-KNNs算法
第六節 基于改進的k最近鄰協同過濾推薦
第七節 本章小結
第四章 基于KNDB的協同過濾推薦算法
第一節 提出問題
第二節 聚類簡介
第三節 KNDB聚類算法
第四節 基于KNDB的協同過濾推薦算法
第五節 本章小結
第五章 基于關聯規則的智能推薦技術
第一節 關聯規則在電子商務應用中存在的問題
第二節 關聯規則算法分析
第三節 RSAA—BOUIGA關聯規則算法
第四節 雙閾值法
第五節 基于關聯規則的智能推薦技術
第六節 本章小結
第六章 基于隱式評分的智能推薦系統
第一節 提出問題
第二節 BP學習算法簡介
第三節 體系結構
第四節 項檔案的建立
第五節 用戶檔案的建立
第六節 協同過濾推薦的產生
第七節 本章小結
第七章 基于內容的智能推薦系統
第一節 提出問題
第二節 用戶興趣特征描述
第三節 體系結構
第四節 基于內容的推薦產生
第五節 本章小結
第八章 面向用戶偏好和推薦結果的自動談判協商
第一節 研究現狀
……
第九章 電子商務網站信息構建．
第十章 電子商務智能推薦系統的設計與實現
第十一章 總結與展望
參考文獻
後記
第一節 研究背景
第二節 國內外研究現狀與分析
第三節 本書擬解決的關鍵問題
第四節 研究目的和意義
第五節 本書結構
第二章 電子商務推薦系統簡介
第一節 電子商務分析
第二節 信息檢索和信息過濾
第三節 個性化推薦
第四節 電子商務推薦系統模型
第五節 傳統推薦算法簡介
第三章 基于改進的k最近鄰協同過濾推薦算法
第一節 提出問題
第二節 丸最近鄰搜索(KNNs)算法簡介
第三節 相關研究
第四節 P2PAKNNS算法
第五節 BA-KNNs算法
第六節 基于改進的k最近鄰協同過濾推薦
第七節 本章小結
第四章 基于KNDB的協同過濾推薦算法
第一節 提出問題
第二節 聚類簡介
第三節 KNDB聚類算法
第四節 基于KNDB的協同過濾推薦算法
第五節 本章小結
第五章 基于關聯規則的智能推薦技術
第一節 關聯規則在電子商務應用中存在的問題
第二節 關聯規則算法分析
第三節 RSAA—BOUIGA關聯規則算法
第四節 雙閾值法
第五節 基于關聯規則的智能推薦技術
第六節 本章小結
第六章 基于隱式評分的智能推薦系統
第一節 提出問題
第二節 BP學習算法簡介
第三節 體系結構
第四節 項檔案的建立
第五節 用戶檔案的建立
第六節 協同過濾推薦的產生
第七節 本章小結
第七章 基于內容的智能推薦系統
第一節 提出問題
第二節 用戶興趣特征描述
第三節 體系結構
第四節 基于內容的推薦產生
第五節 本章小結
第八章 面向用戶偏好和推薦結果的自動談判協商
第一節 研究現狀
……
第九章 電子商務網站信息構建．
第十章 電子商務智能推薦系統的設計與實現
第十一章 總結與展望
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