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基于相似案例分析的电子商务个性化推荐方法研究

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基于相似案例分析的电子商务个性化推荐方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-26页
  1.1 研究背景第14-17页
    1.1.1 电子商务的兴起与发展第14-15页
    1.1.2 电子商务个性化推荐对电子商务发展的重要作用第15-16页
    1.1.3 基于相似案例分析的电子商务个性化推荐研究的必要性第16-17页
  1.2 问题的提出第17-18页
    1.2.1 基于相似案例分析的电子商务个性化推荐研究框架第17-18页
    1.2.2 基于相似案例分析的电子商务个性化推荐方法第18页
  1.3 研究目标与研究意义第18-19页
    1.3.1 研究目标第18-19页
    1.3.2 研究意义第19页
  1.4 研究内容与研究方案第19-23页
    1.4.1 研究内容第20页
    1.4.2 研究方案第20-23页
  1.5 本文章节安排第23-26页
第2章 电子商务个性化推荐的相关研究文献综述第26-38页
  2.1 文献检索情况概述第26-29页
    2.1.1 文献检索范围分析第26-27页
    2.1.2 相关文献情况分析第27页
    2.1.3 学术趋势分析第27-29页
  2.2 关于反映客户偏好的因素的研究第29-30页
    2.2.1 显式因素第29页
    2.2.2 隐式因素第29-30页
  2.3 关于电子商务个性化推荐方法的研究第30-36页
    2.3.1 基于协同过滤的推荐方法第30-32页
    2.3.2 基于内容的推荐方法第32-33页
    2.3.3 基于规则的推荐方法第33页
    2.3.4 基于知识的推荐方法第33-34页
    2.3.5 混合的推荐方法第34-35页
    2.3.6 其他推荐方法第35-36页
  2.4 已有研究的贡献与不足的总结第36-37页
    2.4.1 主要贡献第36页
    2.4.2 不足之处第36-37页
  2.5 已有研究成果对本文研究的启示第37页
  2.6 本章小结第37-38页
第3章 电子商务个性化推荐方法研究的相关概念与理论基础第38-43页
  3.1 电子商务个性化推荐第38-39页
    3.1.1 电子商务个性化推荐的概念第38页
    3.1.2 电子商务个性化推荐的目标第38-39页
    3.1.3 电子商务个性化推荐的流程第39页
  3.2 CBR第39-42页
    3.2.1 CBR的基本思想第40页
    3.2.2 CBR的发展第40-41页
    3.2.3 CBR的基本模型第41-42页
  3.3 本章小结第42-43页
第4章 电子商务个性化推荐问题描述及研究框架第43-49页
  4.1 电子商务个性化推荐问题的一般性描述第43-45页
    4.1.1 电子商务个性化推荐问题的分类第43-44页
    4.1.2 考虑客户潜在需求的电子商务个性化推荐问题的描述第44页
    4.1.3 考虑客户给出需求的电子商务个性化推荐问题的描述第44-45页
  4.2 电子商务个性化推荐研究框架第45-47页
    4.2.1 考虑客户潜在需求的电子商务个性化推荐研究框架第45-46页
    4.2.2 考虑客户给出需求的电子商务个性化推荐研究框架第46-47页
  4.3 本章小结第47-49页
第5章 考虑客户潜在需求的电子商务个性化推荐方法第49-68页
  5.1 考虑客户潜在需求的案例表示与问题描述第49-51页
    5.1.1 客户偏好分析第49-50页
    5.1.2 案例表示第50页
    5.1.3 问题描述第50-51页
  5.2 考虑客户潜在需求的相似度计算及推荐商品的确定第51-55页
    5.2.1 考虑客户注册信息的案例相似度计算第52-53页
    5.2.2 基于购买行为信息的案例相似度计算第53-54页
    5.2.3 基于非购买行为信息的案例相似度计算第54-55页
    5.2.4 商品集的确定第55页
  5.3 潜在应用研究:基于天猫书城的图书推荐第55-66页
    5.3.1 背景分析及问题描述第56-59页
    5.3.2 相似度计算第59-63页
    5.3.3 推荐商品集的确定第63-66页
  5.4 本章小结第66-68页
第6章 考虑客户给出需求的电子商务个性化推荐方法第68-86页
  6.1 考虑客户给出需求的案例表示与问题描述第68-70页
    6.1.1 客户偏好分析第68页
    6.1.2 案例表示与问题描述第68-70页
  6.2 考虑客户给出需求的相似度计算及推荐商品的确定第70-73页
    6.2.1 考虑客户需求的商品相似度计算第70-71页
    6.2.2 基于购买行为信息的案例相似度计算第71-72页
    6.2.3 基于非购买行为信息的案例相似度计算第72-73页
    6.2.4 推荐商品集的确定第73页
  6.3 潜在应用研究:天猫书城的图书推荐第73-85页
    6.3.1 背景分析及问题描述第74-75页
    6.3.2 相似度计算第75-82页
    6.3.3 推荐商品集的确定第82-85页
  6.4 本章小结第85-86页
第7章 结论与展望第86-90页
  7.1 本文的主要研究成果及结论第86-87页
  7.2 本文的主要贡献第87-88页
  7.3 本文研究的局限第88页
  7.4 今后研究工作展望第88-90页
参考文献第90-97页
致谢第97-98页
作者简介第98-99页

本篇论文共99页,点击这进入下载页面
 
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