![电子商务环境中分布式数据挖掘的研究](https://cover.qianqiantushu.cc/2/s6094a8d.jpg)
![电子商务环境中分布式数据挖掘的研究](https://cover.qianqiantushu.cc/2/s6094a8d.jpg)
电子商务环境中分布式数据挖掘的研究PDF电子书下载
- 电子书积分:10 积分如何计算积分?
- 作 者:余小高著
- 出 版 社:武汉:湖北人民出版社
- 出版年份:2008
- ISBN:9787216055062
- 页数:248 页
第一章绪论 1
第一节研究背景及意义 1
第二节国内外研究现状与分析 2
一、研究现状简述 2
二、研究现状分析 8
第三节本书主要研究内容 9
第四节本书主要研究成果 10
第五节本书的组织结构 12
第二章数据挖掘、Web服务与Agent技术 14
第一节电子商务分析 14
一、电子商务的概念 14
二、电子商务系统的构成 15
三、电子商务的主要模式 16
四、电子商务的发展阶段 19
五、电子商务发展的现状 20
六、电子商务环境的特征 20
七、电子商务应用集成的不足 22
第二节数据挖掘技术 26
一、数据挖掘的功能 26
二、数据挖掘方法 28
三、数据挖掘的分类 36
四、数据挖掘的过程 37
五、数据准备问题 39
六、模式评价方法 40
第三节数据挖掘算法 42
一、数据挖掘算法的组成 42
二、数据挖掘算法综述 43
第四节分布式数据挖掘 47
一、分布式数据挖掘定义 47
二、分布式数据挖掘的特点 49
三、分布式数据挖掘策略 50
第五节电子商务环境与数据挖掘 51
一、电子商务环境中挖掘数据分类 51
二、电子商务环境中数据挖掘的优势 52
三、电子商务环境中分布式数据挖掘的特点 52
第六节服务与面向服务的分布计算 53
第七节Web服务技术 55
一、Web服务的基本概念 57
二、WebServices核心技术 60
三、Web服务组合 63
四、P2P环境中的Web服务 73
五、Web服务和网格计算 74
六、利用Web服务进行电子商务集成的优点 75
第八节移动Agent技术 76
一、软件Agent的定义及特性*7 7
二、移动Agent概述 79
三、移动Agent技术与其他分布式计算技术的比较 83
四、移动Agent的应用领域 84
五、移动Agent技术应用于电子商务的优势 85
第九节本章小结 86
第三章基于P2P的K最近邻自适应搜索算法的研究 87
第一节问题提出 87
第二节KNNs简介 88
第三节相关研究 90
一、度量空间 90
二、相似性度量 91
三、GHT*规则 92
第四节P2PAKNNS算法 93
一、高维数据的相似度函数HDSF(X,Y) 93
二、GHT*中插入和范围查找算法 94
三、搜索算法 96
四、实验分析 101
第五节本章小结 103
第四章基于距离和密度的无监督聚类算法的研究 104
第一节问题提出 104
第二节聚类简介 105
一、概述 105
二、数据挖掘对聚类算法的要求 106
三、相似性度量方法 107
四、聚类的质心、半径、直径 108
第三节DENCLUE算法分析 109
第四节KNDC聚类算法 110
一、分析 110
二、模糊簇的划分 111
三、参数k的讨论 113
四、参数σ和ξ的估计 114
五、KNDC算法描述 115
第五节本章小结 117
第五章电子商务环境下关联规则算法的研究 118
第一节问题提出 118
第二节关联规则算法分析 119
一、基本概念 119
二、Apriori关联规则算法 120
三、多重最小支持度Apriori算法 122
四、相关支持度Apriori算法 123
五、平均项目集分割法 126
第三节RSAA-BOUIGA关联规则算法 127
一、无向项集图UISG的构造 127
二、BOUIGA算法 128
三、RSAA-BOUIGA算法 129
第四节双阈值法 131
第五节本章小结 133
第六章电子商务环境中分布式数据挖掘架构研究 134
第一节问题提出 134
第二节分布式数据挖掘系统分析 135
第三节BWADM研究 136
第四节服务组合规范与执行 141
第五节BWADM关键组件研究 143
一、数据预处理组件 143
二、算法管理组件 147
三、控制中心组件 148
四、算法库组件 149
五、模型表示组件 149
第六节BWADM原型 150
一、数据挖掘系统实现方案 150
二、原型系统的数据流程图 151
三、系统模块设计与实现 152
第七节原型系统的运行实例 164
一、数据源信息和结果数据库信息设定 164
二、数据预处理设定 164
三、挖掘任务设定 165
四、挖掘结果 166
第八节系统架构的优点 167
第九节本章小结 168
第七章电子商务推荐系统研究 169
第一节问题提出 169
第二节电子商务推荐系统简介 170
一、信息检索和信息过滤 171
二、电子商务推荐系统模型简介 174
三、传统推荐算法简介 181
四、基于数据挖掘的电子商务推荐系统 190
第三节电子商务推荐系统关键算法研究 192
一、基于PPAKNNS的协同过滤推荐算法 192
二、基于KNDC的协同过滤推荐算法 195
第四节基于BWADM的隐式评分推荐系统研究 198
一、BP学习算法简介 200
二、系统结构 202
三、项档案的建立 203
四、用户档案的建立 204
五、协同过滤推荐的产生 211
六、面向推荐结果的自动谈判协商 211
第五节本章小结 217
第八章基于BWADM的电子商务推荐系统设计与实现 218
第一节简介 218
第二节BDBRS功能结构图 220
第三节BDBRS原型系统的体系结构 222
第四节BDBRS的设计与实现 224
一、数据库设计 224
二、BDBRS系统部分模块设计介绍 227
第五节本章小结 230
第九章全书总结 231
一、研究工作总结 231
二、进一步的研究工作 232
参考文献 234
- 《SQL与关系数据库理论》(美)戴特(C.J.Date) 2019
- 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
- 《北京生态环境保护》《北京环境保护丛书》编委会编著 2018
- 《你好,生态环境部!》生态环境部编 2019
- 《虚拟流域环境理论技术研究与应用》冶运涛蒋云钟梁犁丽曹引等编著 2019
- 《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》吴章勇,杨强 2020
- 《Power BI数据清洗与可视化交互式分析》陈剑 2020
- 《长江口物理、化学与生态环境调查图集》于非 2019
- 《环境影响评价公众参与理论与实践研究》樊春燕主编 2019
- 《数据失控》(美)约翰·切尼-利波尔德(John Cheney-Lippold)著 2019
- 《中风偏瘫 脑萎缩 痴呆 最新治疗原则与方法》孙作东著 2004
- 《水面舰艇编队作战运筹分析》谭安胜著 2009
- 《王蒙文集 新版 35 评点《红楼梦》 上》王蒙著 2020
- 《TED说话的力量 世界优秀演讲者的口才秘诀》(坦桑)阿卡什·P.卡里亚著 2019
- 《燕堂夜话》蒋忠和著 2019
- 《经久》静水边著 2019
- 《魔法销售台词》(美)埃尔默·惠勒著 2019
- 《微表情密码》(波)卡西亚·韦佐夫斯基,(波)帕特里克·韦佐夫斯基著 2019
- 《看书琐记与作文秘诀》鲁迅著 2019
- 《酒国》莫言著 2019
- 《办好人民满意的教育 全国教育满意度调查报告》(中国)中国教育科学研究院 2019
- 《人民院士》吴娜著 2019
- 《中国人民的心》杨朔著;夕琳编 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 短篇小说卷 上 全2册》贺邵俊主编 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 中篇小说卷 下 全3册》洪治纲主编 2019
- 《中华人民共和国药典中成药薄层色谱彩色图集》(中国)国家药典委员会 2019
- 《北京人民艺术剧院剧本系列 白露》刘国华,马鹏程 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 中篇小说卷 上 全3册》洪治纲主编 2019
- 《湖北民间舞“莲湘”》白明庆编著 2018
- 《中华人民共和国国歌 钢琴谱》聂耳编 2019