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第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 数据挖掘
1.1.2电子商务
1.2 电子商务网站优化
1.3 本文工作
1.4 文章结构
第2章 电子商务网站中的访问模式挖掘
2.1 访问模式挖掘问题定义
2.2 访问模式挖掘过程
2.3 数据收集
2.3.1 基本概念和数据模型
2.3.2 数据收集
2.4 数据预处理
2.4.1数据清理
2.4.2数据过滤
2.4.3 用户识别
2.4.4会话分割
2.4.5数据存储和查询
2.5 访问模式挖掘算法
2.6 模式应用及相关商业挖掘系统
2.7 小结
第3章 电子商务网站中的推荐技术
3.1 推荐技术问题定义
3.2 推荐系统算法介绍
3.2.1 基于内容的推荐
3.2.2 基于协同过滤的推荐
3.2.3 最近邻查询和推荐产生
3.3 基于修正评分矩阵的协同推荐算法
3.3.1 已有算法的分析
3.3.2协同过滤算法的改进
3.3.3 隐式兴趣度的获取
3.3.4 基于语义分类信息的评分矩阵降维
3.3.5实验
3.4 小结
第4章 世博网站ExpoOpt优化工具的设计与实现
4.1 概述
4.2 系统结构设计
4.2.1 站点结构优化工具结构
4.2.2推荐系统系统结构
4.3 系统实现
4.3.1 站点结构优化工具实现
4.3.2推荐系统实现
4.4 系统关键技术分析
4.4.1 站点结构优化工具关键技术分析
4.4.2 推荐系统关键技术分析
4.5 小结
第5章 总结
5.1 本文小结
5.2 进一步工作
参考文献
附录
致谢
复旦大学;