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基于关联规则和聚类分析的个性化推荐系统的研究与实现

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基于关联规则和聚类分析的个性化推荐系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-17页
  · 引言第12-13页
  · 国内外理论研究现状第13-14页
  · 研究的内容与意义第14-16页
    · 研究的主要内容第14-15页
    · 研究的意义第15-16页
  · 论文的创新点第16页
  · 论文的内容安排第16-17页
第2章 个性化推荐系统相关技术第17-28页
  · 数据挖掘技术概述第17页
  · Web 数据挖掘技术概述第17-19页
  · 电子商务推荐系统第19-24页
    · 电子商务推荐系统概念第19-20页
    · 电子商务推荐系统模型第20-23页
    · 电子商务推荐系统的推荐算法第23-24页
  · 个性化推荐技术第24-26页
  · 移动电子商务对个性化推荐系统的要求第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 基于关联规则和聚类分析的结合算法第28-40页
  · 关联规则算法第28-35页
    · 深入介绍第28-31页
    · 关联规则经典算法 Apriori第31-35页
  · 聚类分析算法第35-37页
    · 深入介绍第35-36页
    · 聚类分析经典算法 K-Means第36-37页
  · 结合算法第37-39页
  · 本章小结第39-40页
第4章 iOS 购物系统的设计第40-57页
  · 系统概述第40页
  · 系统体系架构第40-41页
  · 运行环境第41-42页
  · 客户端设计第42-46页
  · 服务端设计第46-51页
  · 数据库的设计第51-56页
  · 本章小结第56-57页
第5章 个性化推荐系统的实现第57-69页
  · 基于结合算法的个性化推荐系统模型第57-58页
  · 离线挖掘模块第58-66页
    · 数据净化第58-59页
    · 用户识别第59-60页
    · 会话识别第60页
    · 事务识别第60-61页
    · 数据挖掘第61-66页
  · 在线推荐模块第66-68页
  · 本章小结第68-69页
第6章 结束语第69-71页
  · 论文工作总结第69页
  · 问题和展望第69-71页
参考文献第71-76页
作者简介第76-77页
致谢第77页

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