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  • 正版新书]电子商务环境中分布式数据挖掘的研究余小高9787216055
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    • 作者: 余小高著 | 余小高编 | 余小高译 | 余小高绘
    • 出版社: 湖北人民出版社
    • 出版时间:2008-04-10
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    • 作者: 余小高著| 余小高编| 余小高译| 余小高绘
    • 出版社:湖北人民出版社
    • 出版时间:2008-04-10
    • 页数:248
    • ISBN:9787216055062
    • 版权提供:湖北人民出版社
  • 作者: 余小高
  • 著: 余小高
  • 装帧: 平装
  • 印次: 暂无
  • 定价: 38
  • ISBN: 9787216055062
  • 出版社: 湖北人民出版社
  • 开本: 暂无
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2008-04-10
  • 页数: 248
  • 外部编号: 五三B46237
  • 版次: 暂无
  • 成品尺寸: 暂无
  • 摘 要 I
    ABSTRACT III
    目 录 V
    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 7
    第三节 本文主要研究内容 9
    第四节 本文主要研究成果 10
    第五节 本文的组织结构 11
    第二章 数据挖掘、WEB服务与AGENT技术 13
    第一节 电子商务分析 13
    一、电子商务的概念 13
    二、电子商务系统的构成 13
    三、电子商务的主要模式 14
    四、电子商务的发展阶段 18
    五、电子商务发展的现状 18
    六、电子商务环境的特征 19
    七、电子商务应用集成的不足 21
    第二节 数据挖掘技术 24
    一、数据挖掘的功能 24
    二、数据挖掘方法 26
    三、数据挖掘的分类 34
    四、数据挖掘的过程 35
    五、数据准备问题 36
    六、模式评价方法 37
    第三节 数据挖掘算法 39
    一、数据挖掘算法的组成 40
    二、数据挖掘算法综述 40
    第四节 分布式数据挖掘 44
    一、分布式数据挖掘定义 45
    二、分布式数据挖掘的特点 46
    三、分布式数据挖掘策略 47
    第五节 电子商务环境与数据挖掘 48
    一、电子商务环境中挖掘数据分类 48
    二、电子商务环境中数据挖掘的优势 49
    三、电子商务环境中分布式数据挖掘的特点 49
    第六节 服务与面向服务的分布计算 50
    第七节 WEB服务技术 52
    一、Web服务的基本概念 54
    二、Web Services核心技术 56
    三、Web服务组合 60
    四、P2P环境中的Web服务 68
    五、Web服务和网格计算 69
    六、利用Web服务进行电子商务集成的优点 71
    第八节 移动AGENT技术 72
    一、软件Agent的定义及特性 72
    二、移动Agent概述 74
    三、移动Agent技术与其他分布式计算技术的比较 78
    四、移动Agent的应用领域 79
    五、移动Agent技术应用于电子商务的优势 80
    第九节 本章小结 81
    第三章 基于P2P的K最近邻自适应搜索算法的研究 82
    第一节 问题提出 82
    第二节 KNNS简介 83
    第三节 相关研究 85
    一、度量空间 85
    二、相似性度量 86
    三、GHT*规则 87
    第四节 P2PAKNNS算法 87
    一、高维数据的相似度函数 88
    二、GHT*中插入和范围查找算法 88
    三、搜索算法 90
    四、实验分析 96
    第五节 本章小结 97
    第四章 基于距离和密度的无监督聚类算法的研究 99
    第一节 问题提出 99
    第二节 聚类简介 99
    一、概述 99
    二、数据挖掘对聚类算法的要求 101
    三、相似性度量方法 102
    四、聚类的质心、半径、直径 103
    第三节 DENCLUE算法分析 103
    第四节 KNDC聚类算法 105
    一、分析 105
    二、模糊簇的划分 105
    三、参数 的讨论 108
    四、参数 和 的估计 109
    五、KNDC算法描述 110
    第五节 本章小结 111
    第五章 电子商务环境下关联规则算法的研究 112
    第一节 问题提出 112
    第二节 关联规则算法分析 113
    一、基本概念 113
    二、Apriori关联规则算法 114
    三、多重最小支持度Apriori算法 116
    四、相关支持度Apriori 算法 118
    五、平均项目集分割法 120
    第三节 RSAA-BOUIGA关联规则算法 122
    一、无向项集图UISG的构造 122
    二、BOUIGA算法 123
    三、RSAA-BOUIGA算法 124
    第四节 双阈值法 126
    第五节 本章小结 128
    第六章 电子商务环境中分布式数据挖掘架构研究 129
    第一节 问题提出 129
    第二节 分布式数据挖掘系统分析 130
    第三节 BWADM研究 131
    第四节 服务组合规范与执行 135
    第五节 BWADM关键组件研究 138
    一、数据预处理组件 138
    二、算法管理组件 142
    三、控制中心组件 143
    四、算法库组件 144
    五、模型表示组件 144
    第六节 BWADM原型 145
    一、数据挖掘系统实现方案 145
    二、原型系统的数据流程图 146
    三、系统模块设计与实现 147
    第七节 原型系统的运行实例 158
    一、数据源信息和结果数据库信息设定 158
    二、数据预处理设定 159
    三、挖掘任务设定 160
    四、挖掘结果 161
    第八节 系统架构的优点 162
    第九节 本章小结 163
    第七章 电子商务推荐系统研究 164
    第一节 问题提出 164
    第二节 电子商务推荐系统简介 164
    一、信息检索和信息过滤 166
    二、电子商务推荐系统模型简介 168
    三、传统推荐算法简介 176
    四、基于数据挖掘的电子商务推荐系统 184
    第三节 电子商务推荐系统关键算法研究 186
    一、基于P2PAKNNS的协同过滤推荐算法 186
    二、基于KNDC的协同过滤推荐算法 189
    第四节 基于BWADM的隐式评分推荐系统研究 191
    一、BP学习算法简介 194
    二、系统结构 195
    三、项档案的建立 196
    四、用户档案的建立 197
    五、协同过滤推荐的产生 204
    六、面向推荐结果的自动谈判协商 205
    第五节 本章小结 210
    第八章 基于BWADM的电子商务推荐系统设计与实现 211
    第一节 简介 211
    第二节 BDBRS功能结构图 213
    第三节 BDBRS原型系统的体系结构 214
    第四节 BDBRS的设计与实现 216
    一、数据库设计 216
    二、BDBRS系统部分模块设计介绍 219
    第五节 本章小结 222
    第九章 全文总结 224
    一、研究工作总结 224
    二、进一步的研究工作 225
    参考文献 226

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