| 本书反映了电子商务智能领域最新的科研成果，论述强调系统性、前瞻性，内容丰富，图书并茂，具有较高的学术价值。 |
| 前言 第1章 绪论 1.1 电子商务系统概述 1.1.1 电子商务的概念 1.1.2 电子商务系统的特征 1.1.3 电子商务的模式 1.1.4 电子商务的基础技术 1.1.5 电子商务存在的问题 1.2 智能Agent与电子商务 1.2.1 Agent的概念 1.2.2 多Agent系统 1.2.3 基于Agent在电子商务中的优越性 1.3 消费者行为模型 1.4 智能电子商务系统 1.4.1 购物行为的决策支持 1.4.2 对智能的探讨 1.5 电子商务推荐系统 1.5.1 推荐系统简介 1.5.2 推荐系统与个性化服务 1.5.3 推荐系统的研究内容 1.5.4 推荐系统的分类 1.5.5 推荐系统实例简介 1.6 智能谈判系统 1.6.1 智能谈判系统发展过程 1.6.2 智能谈判系统的主要研究内容 1.6.3 智能谈判系统实例简介 本章小结 第2章 电子商务推荐系统相关技术 2.1 信息检索和信息过滤 2.1.1 信息检索 2.1.2 信息过滤 2.2 数据挖掘技术 2.2.1 数据挖掘过程和功能 2.2.2 数据挖掘知识分类和数据挖掘方法 2.2.3 数据挖掘与推荐系统 2.3 电子商务推荐算法 2.3.1 电子商务推荐算法概述 2.3.2 基于关联规则的推荐算法 2.3.3 基于内容的推荐算法 2.3.4 协同过滤推荐算法 2.3.5 其他推荐算法简介 2.3.6 电子商务推荐算法面临的挑战 第3章 Web挖掘技术的智能商务推荐 3.1 引言 3.2 Web挖掘相关的技术背景 3.2.1 Web使用挖掘 3.2.2 关联规则挖掘和商品分类 3.2.3 朴素Bayesian分类 3.3 推荐过程 |
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