简介
本书针对目前电子商务智能推荐系统面临的现状，拟从解决主要挑战入手，对现有推荐系统进行研究，研究实时性和可扩展性等问题的解决方法。旨在通过对电子商务智能推荐系统的研发，使得人们以能借助有关的技术快速、灵活、准确地完成商务活动，达到“双赢”局面，促进国内经济和国际接轨。
目录
第一章 绪论
第一节 研究背景
第二节 国内外研究现状与分析
第三节 本书拟解决的关键问题
第四节 研究目的和意义
第五节 本书结构
第二章 电子商务推荐系统简介
第一节 电子商务分析
第二节 信息检索和信息过滤
第三节 个性化推荐
第四节 电子商务推荐系统模型
第五节 传统推荐算法简介
第三章 基于改进的k最近邻协同过滤推荐算法
第一节 提出问题
第二节 丸最近邻搜索(KNNs)算法简介
第三节 相关研究
第四节 P2PAKNNS算法
第五节 BA-KNNs算法
第六节 基于改进的k最近邻协同过滤推荐
第七节 本章小结
第四章 基于KNDB的协同过滤推荐算法
第一节 提出问题
第二节 聚类简介
第三节 KNDB聚类算法
第四节 基于KNDB的协同过滤推荐算法
第五节 本章小结
第五章 基于关联规则的智能推荐技术
第一节 关联规则在电子商务应用中存在的问题
第二节 关联规则算法分析
第三节 RSAA—BOUIGA关联规则算法
第四节 双阈值法
第五节 基于关联规则的智能推荐技术
第六节 本章小结
第六章 基于隐式评分的智能推荐系统
第一节 提出问题
第二节 BP学习算法简介
第三节 体系结构
第四节 项档案的建立
第五节 用户档案的建立
第六节 协同过滤推荐的产生
第七节 本章小结
第七章 基于内容的智能推荐系统
第一节 提出问题
第二节 用户兴趣特征描述
第三节 体系结构
第四节 基于内容的推荐产生
第五节 本章小结
第八章 面向用户偏好和推荐结果的自动谈判协商
第一节 研究现状
……
第九章 电子商务网站信息构建．
第十章 电子商务智能推荐系统的设计与实现
第十一章 总结与展望
参考文献
后记
电子商务智能推荐系统研究
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