| 本书是国内第一本专门系统地论述电子商务个性化的专著。全书主要分两部分：第1-9章主要讲述的是电子商务个性化的理论方法，第10-12章则是电子商务个性化在三个领域的实践应用。本书可作为从事电子商务、基于Internet的信息系统、数据库、商务智能、数据挖掘等领域的研究与开发人员的参考书；还可供高等院校的电子商务、信息管理与信息系统、计算机应用、管理科学与工程、系统工程等专业的研究生和高年级本科生作为参考书使用。 |
| 博士，中国人民大学信息学院讲师。毕业于北京航空航天大学经济管理学院。目前主要从事个性化推荐、电子商务、DSS与商业智能、CRM、IT项目管理等领域的研究工作。 主持或参与国家自然科学基金、省部级科研项目5项。在《计算机科学》、《计算机集成制造系统》、《计算机工程》、《系统工程理论与实践》等国内外重要学术期刊、学术会议发表论文20多篇，其中SCI、EI、ISTP检索7篇，撰写专著1本。 E-mail:buaayuli@ruc.edu.cn |
| 第一篇 基础理论 第 1 章 绪论1 1.1 电子商务个性化的产生与发展3 1.1.1 产生背景3 1.1.2 个性化发展历程4 1.2 电子商务个性化的理论基础5 1.2.1 管理学基础5 1.2.2 计算机技术基础8 1.3 电子商务个性化的应用领域13 1.3.1 文献检索14 1.3.2 电子超市14 1.3.3 金融证券15 1.3.4 搜索引擎16 1.3.5 远程教育17 第 2 章 个性化服务分析19 2.1 个性化服务概述21 2.1.1 个性化服务的意义21 2.1.2 个性化服务的概念22 2.1.3 用户需求个性化分析23 2.1.4 个性化服务应注意的几个问题24 2.2 个性化服务的特征与形式25 2.2.1 个性化服务的特征25 2.2.2 个性化模式27 2.2.3 个性化服务模型27 2.2.4 Internet个性化服务形式28 2.2.5 搜索引擎个性化服务需求30 2.3 个性化服务技术31 2.3.1 实现个性化服务的关键技术31 2.3.2 现有个性化服务技术的局限34 2.4 个性化服务体系结构36 2.4.1 个性化服务系统基本体系结构36 2.4.2 个性化服务系统实例40 2.5 个性化服务应用比较研究43 2.5.1 个性化服务技术应用分析43 2.5.2 行业应用分析45 第 3 章 电子商务个性化概述49 3.1 电子商务个性化概念51 3.1.1 电子商务概述51 3.1.2 电子商务个性化53 3.1.3 电子商务个性化的内容54 3.1.4 典型解决方案55 3.2 电子商务个性化需求57 3.2.1 电子商务个性化需求的含义57 3.2.2 电子商务中个性化需求的内在性57 3.3 电子商务个性化服务内容58 3.3.1 个性化服务内容59 3.3.2 BroadVision的个性化服务61 3.4 正确认识电子商务个性化的价值62 3.4.1 电子商务个性化的应用效果62 3.4.2 电子商务个性化面临的挑战63 第 4 章 电子商务推荐系统65 4.1 电子商务推荐系统简介67 4.1.1 电子商务推荐系统的概念68 4.1.2 电子商务推荐系统的组成69 4.1.3 推荐系统与其他系统的关系70 4.1.4 电子商务推荐系统的作用71 4.2 推荐系统类型71 4.2.1 协同过滤推荐系统71 4.2.2 基于知识的推荐系统72 4.2.3 混合式推荐系统73 4.3 推荐系统架构73 4.3.1 嵌入式架构73 4.3.2 基于C/S的架构74 4.3.3 基于OARs的推荐架构75 4.3.4 推荐系统架构分析78 第 5 章 电子商务用户建模81 5.1 获取用户信息83 5.1.1 数据源83 5.1.2 数据获取途径84 5.1.3 数据预处理85 5.1.4 Web挖掘85 5.2 用户建模技术87 5.2.1 用户建模概述87 5.2.2 用户描述文件90 5.2.3 用户建模流程93 5.2.4 用户建模技术94 5.3 用户聚类模型95 5.3.1 基于神经网络的用户聚类96 5.3.2 基于关联矩阵的用户聚类96 5.3.3 基于综合页面的用户聚类97 5.3.4 个性化的集成用户资料的发现97 第二篇 方法技术 第 6 章 个性化推荐技术99 6.1 个性化推荐技术101 6.1.1 推荐与个性化推荐101 6.1.2 个性化推荐技术103 6.1.3 各种推荐技术比较108 6.1.4 组合推荐109 6.2 推荐评价110 6.2.1 离线评价110 6.2.2 在线评价112 6.3 个性化推荐技术的关键问题112 6.3.1 主要研究热点112 6.3.2 关键技术的未来研究115 6.4 国内外电子商务推荐技术比较分析116 6.4.1 电子商务推荐技术标准117 6.4.2 主要的推荐策略1…… |
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