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第一章 绪论 1

第一节 研究背景 1

第二节 国内外研究现状与分析 2

第三节 本书拟解决的关键问题 7

第四节 研究目的和意义 8

第五节 本书结构 9

第二章 电子商务推荐系统简介 11

第一节 电子商务分析 11

第二节 信息检索和信息过滤 24

第三节 个性化推荐 27

第四节 电子商务推荐系统模型 30

第五节 传统推荐算法简介 39

第三章 基于改进的k最近邻协同过滤推荐算法 52

第一节 提出问题 52

第二节k最近邻搜索（KNNs）算法简介 53

第三节 相关研究 55

第四节P2PAKNNS算法 58

第五节BA-KNNs算法 69

第六节 基于改进的k最近邻协同过滤推荐 76

第七节 本章小结 79

第四章 基于KNDB的协同过滤推荐算法 81

第一节 提出问题 81

第二节 聚类简介 83

第三节KNDB聚类算法 87

第四节 基于KNDB的协同过滤推荐算法 95

第五节 本章小结 97

第五章 基于关联规则的智能推荐技术 98

第一节 关联规则在电子商务应用中存在的问题 98

第二节 关联规则算法分析 99

第三节RSAA-BOUIGA关联规则算法 108

第四节 双阈值法 112

第五节 基于关联规则的智能推荐技术 114

第六节 本章小结 118

第六章 基于隐式评分的智能推荐系统 119

第一节 提出问题 119

第二节BP学习算法简介 121

第三节 体系结构 123

第四节 项档案的建立 125

第五节 用户档案的建立 126

第六节 协同过滤推荐的产生 134

第七节 本章小结 135

第七章 基于内容的智能推荐系统 137

第一节 提出问题 137

第二节 用户兴趣特征描述 138

第三节 体系结构 140

第四节 基于内容的推荐产生 142

第五节 本章小结 143

第八章 面向用户偏好和推荐结果的自动谈判协商 144

第一节 研究现状 144

第二节 问题分析 146

第三节 电子商务谈判简介 149

第四节 谈判模型 152

第五节 谈判空间 154

第六节 谈判策略 155

第七节 本章小结 157

第九章 电子商务网站信息构建 159

第一节 信息构建概述 159

第二节 WIESM研究 161

第三节 电子商务网站IA设计分析 180

第四节 一个电子商务网站IA设计方案 187

第五节 本章小结 190

第十章 电子商务智能推荐系统的设计与实现 191

第一节 简介 191

第二节BWARS功能 193

第三节BWARS的体系结构 197

第四节BWARS主要模块设计与实现 201

第五节 系统优点 249

第六节 本章小结 250

第十一章 总结与展望 251

第一节 全书总结 251

第二节 展望 253

参考文献 254

后记 270