由薛福亮編著的《電子商務推薦相關技術分析及
其改進機制》從電子商務協同過濾推薦質量與推薦效
率目前遇到的問題出發，從保證基礎評價數據的完整
性、推薦方法的準確性、計算復雜度的適宜性三個角
度去分析電子商務協同過濾推薦繫統，指出協同過濾
推薦繫統瓶頸的產生原因，並提出了改進機制。

第一章 電子商務繫統概述
第一節 電子商務的產生和發展
一、引言
二、電子商務產生和發展的條件
三、電子商務發展的三個階段
四、電子商務對社會經濟會產生哪些影響
五、電子商務在**外的發展情況
第二節 相關學科對電子商務的影響
一、計算機學科與電子商務
二、通信學科與電子商務
三、管理學科與電子商務
第三節 電子商務的基本概念
一、電子商務的定義
二、電子商務的硬件工作平臺
三、電子商務的軟件工作平臺
第四節 電子商務與**繫統
第五節 電子商務**現階段問題
第六節 本書的主要工作
一、本書的研究意義
二、本書的主要內容
三、本書的基本思路與研究方法
第七節 本書的組織結構
第二章 電子商務**及其相關技術評析
第一節 電子商務**繫統
一、電子商務**繫統及構成
二、電子商務個性化推薦繫統的作用
三、電子商務個性化推薦繫統的研究內容
四、**典型案例
第二節 **外研究現狀
一、基礎評價數據的完整性研究現狀
二、**方法研究現狀
三、計算復雜度研究現狀
第三節 基於內容的**
一、基於內容推薦基本思想
二、基於內容推薦過程
第四節 協同過濾**
一、協同過濾技術分類
二、基於用戶的協同過濾
三、基於項目的協同過濾
四、協同過濾**技術的優缺點
第五節 混合**
第六節 基於關聯規則的**
第七節 web數據挖掘與電子商務**
一、隱性數據挖掘
二、隱性評價數據的處理
第八節 其他推薦方法
第九節 **相關技術評析
第三章 基於Vaglle集理論的產品分類樹
第一節 VagIJe集相關理論介紹
一、Vague集相關理論產生背景
二、Vague集理論的基本思想
三、Vague集理論與電子商務**
第二節 產品特征的提取與表示
一、產品特征的提取
二、項目特征的Vague值表示
第三節 相似產品聚類
一、常用聚類算法比較
二、聚類原理與過程
第四節 生成產品分類樹
一、客戶興趣與種子類
二、產品分類樹的生成
三、種子類的預設
第五節 項目分類結構圖
第四章 神經網絡聚類與預測補值處理
第一節 神經網絡基本原理
一、神經網絡發展歷史
二、神經網絡特征
三、神經網絡基本內容
四、發展趨勢與應用
第二節 SOM與RBF的聚類與預測
第三節 SOM神經網絡的相似用戶聚類：SOM聚類算法
一、自組織神經網絡基本原理
二、自組織映射網絡的拓撲結構
三、SOM權值的調整域
四、SOM網絡運行原理
五、SOM學習方法
第四節 利用SOM對評價矩陣進行預聚類
一、SOM聚類過程
二、Matlab實現
第五節 RBF神經網絡預測補值
一、RBF神經網絡
二、網絡的訓練與設計
第六節 RBF神經網絡預測補值處理
一、RBF神經網絡預測補值過程
二、Matlab實驗及分析
第五章 協同過濾聚類及**的實施
第一節 相似用戶的聚類：利用K一均值聚類算法對種子類內相似用戶聚類
第二節 **的實施
一、本書**實施的流程
二、鋻定*積極與*消極鄰居
三、關聯規則挖掘
四、**結果集的生成
第六章 **質量實驗分析及評價
第一節 實驗度量指標
一、召回率與精度
二、F一相關檢測、MAE一平均**誤差
三、實驗方案
第二節 實驗過程
一、實驗基本內容
二、MAE一平均**誤差分析
三、計算復雜度分析
第七章 結論與展望
第一節 本書主要內容
一、研究網絡環境下顧客購物偏好的表示與識別
二、構造協同過濾**與關聯規則相結合的混合**模型
三、針對因數據計算復雜所引起的**實時性差問題提出改進機制
第二節 本書創新點
第三節 展望
參考文獻
後記