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電子商務(wù)推薦系統(tǒng)與智能談判技術(shù)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)與智能談判技術(shù)

定 價(jià):¥29.00

作 者: 曾子明、余小鵬
出版社: 武漢大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 數(shù)字時(shí)代圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)青年論叢
標(biāo) 簽: 內(nèi)貿(mào)理論方法

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ISBN: 9787307062115 出版時(shí)間: 2008-01-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16 頁(yè)數(shù): 277 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)根據(jù)電子商務(wù)的新發(fā)展,探討了B2C電子商務(wù)模式下,如何為消費(fèi)者的網(wǎng)上購(gòu)物和與商家的談判兩種類(lèi)型的決策活動(dòng)提供相應(yīng)的決策支持。全書(shū)共分為兩大部分。第一部分是電子商務(wù)推薦系統(tǒng),主要介紹推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用,包括電子商務(wù)推薦相關(guān)技術(shù)介紹,Web挖掘的推薦系統(tǒng),專(zhuān)家知識(shí)決策的推薦系統(tǒng),協(xié)同過(guò)濾推薦算法等。第二部分是智能談判,主要介紹智能談判相關(guān)技術(shù),包括智能談判的基本原理,談判策略和談判協(xié)議研究,以及智能談判系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)。本書(shū)反映了電子商務(wù)智能領(lǐng)域最新的科研成果,論述強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)性、前瞻性,內(nèi)容豐富,圖書(shū)并茂,具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值?!”緯?shū)可作為電子商務(wù)、信息管理系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用和相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生及老師的教學(xué)參考書(shū),也可作為相關(guān)學(xué)者從事電子商務(wù)智能信息系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的有價(jià)值的參考資料。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《電子商務(wù)推薦系統(tǒng)與智能談判技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

前言
第1章 緒論
1.1 電子商務(wù)系統(tǒng)概述
1.1.1 電子商務(wù)的概念
1.1.2 電子商務(wù)系統(tǒng)的特征
1.1.3 電子商務(wù)的模式
1.1.4 電子商務(wù)的基礎(chǔ)技術(shù)
1.1.5 電子商務(wù)存在的問(wèn)題
1.2 智能Agent與電子商務(wù)
1.2.1 Agent的概念
1.2.2 多Agent系統(tǒng)
1.2.3 基于Agent在電子商務(wù)中的優(yōu)越性
1.3 消費(fèi)者行為模型
1.4 智能電子商務(wù)系統(tǒng)
1.4.1 購(gòu)物行為的決策支持
1.4.2 對(duì)智能的探討
1.5 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)
1.5.1 推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介
1.5.2 推薦系統(tǒng)與個(gè)性化服務(wù)
1.5.3 推薦系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容
1.5.4 推薦系統(tǒng)的分類(lèi)
1.5.5 推薦系統(tǒng)實(shí)例簡(jiǎn)介
1.6 智能談判系統(tǒng)
1.6.1 智能談判系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程
1.6.2 智能談判系統(tǒng)的主要研究?jī)?nèi)容
1.6.3 智能談判系統(tǒng)實(shí)例簡(jiǎn)介
本章小結(jié)
第2章 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)
2.1 信息檢索和信息過(guò)濾
2.1.1 信息檢索
2.1.2 信息過(guò)濾
2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程和功能
2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)分類(lèi)和數(shù)據(jù)挖掘方法
2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘與推薦系統(tǒng)
2.3 電子商務(wù)推薦算法
2.3.1 電子商務(wù)推薦算法概述
2.3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法
2.3.3 基于內(nèi)容的推薦算法
2.3.4 協(xié)同過(guò)濾推薦算法
2.3.5 其他推薦算法簡(jiǎn)介
2.3.6 電子商務(wù)推薦算法面臨的挑戰(zhàn)
第3章 Web挖掘技術(shù)的智能商務(wù)推薦
3.1 引言
3.2 Web挖掘相關(guān)的技術(shù)背景
3.2.1 Web使用挖掘
3.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和商品分類(lèi)
3.2.3 樸素Bayesian分類(lèi)
3.3 推薦過(guò)程
3.3.1 目標(biāo)顧客選擇
3.3.2 顧客偏好分析
3.3.3 商品關(guān)聯(lián)分析
3.3.4 產(chǎn)生推薦結(jié)果
3.4 推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)模型
本章小結(jié)
第4章 專(zhuān)家知識(shí)決策和協(xié)同過(guò)濾的推薦系統(tǒng)
4.1 引言
4.2 Agent技術(shù)
4.2.1 智能Agent概述
4.2.2 Agent的抽象結(jié)構(gòu)
4.3 智能推薦系統(tǒng)的分析
4.3.1 問(wèn)題的提出
4.3.2 解決方案
4.4 基于多Agent的推薦系統(tǒng)
4.4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
4.4.2 界面Agent
4.4.3 采購(gòu)Agent
4.4.4 專(zhuān)家Agent
4.4.5 評(píng)價(jià)Agent
4.4.6 協(xié)同Agent
4.5 商品本體
4.6 系統(tǒng)集成及Web應(yīng)用
4.6.1 Agent集成
4.6.2 Web應(yīng)用設(shè)計(jì)
4.7 基于Agent的推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)
本章小結(jié)
第5章 DAKNNS的電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾推薦算法
5.1 提出問(wèn)題
5.2 K最近鄰搜索(KNNs)算法簡(jiǎn)介
5.3 DAKNNs算法
5.3.1 算法思路
5.3.2 r的確定
5.3.3 算法
5.3.4 分析
5.4 基于DAKNNs的協(xié)同過(guò)濾推薦
5.4.1 評(píng)分矩陣的轉(zhuǎn)換
5.4.2 評(píng)分矩陣的組織
5.4.3 k最近鄰搜索
5.4.4 產(chǎn)生推薦
本章小結(jié)
第6章 多Agent的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.1 簡(jiǎn)介
6.2 MABRS功能結(jié)構(gòu)圖
6.3 MABRS原型系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
6.4 MABRS的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
6.4.1 開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介
6.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
6.4.3 MABRS系統(tǒng)部分模塊設(shè)計(jì)介紹
本章小結(jié)
第7章 智能談判的基本原理
7.1 商務(wù)談判概述
7.1.1 商務(wù)談判的概念
7.1.2 商務(wù)談判的模型與談判過(guò)程
7.1.3 商務(wù)談判的規(guī)律
7.1.4 對(duì)策論與商務(wù)談判
7.2 談判方式的新構(gòu)想—智能談判
7.2.1 基于代理(Agent)的智能談判
7.2.2 談判Agent的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
7.3 談判支持系統(tǒng)
7.3.1 談判支持系統(tǒng)概述
7.3.2 基于Web的談判支持系統(tǒng)
7.4 機(jī)器學(xué)習(xí)和談判策略
7.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)方法概述
7.4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的談判策略
7.4.3 案例推理與談判策略
7.4.4 決策樹(shù)歸納學(xué)習(xí)與談判策略
7.5 智能談判模型
7.5.1 人工談判過(guò)程
7.5.2 智能談判過(guò)程
7.5.3 智能談判模型
7.6 智能談判協(xié)議
本章小結(jié)
第8章 Bayesian學(xué)習(xí)方法的智能談判策略
8.1 引言
8.2 Agent的智能學(xué)習(xí)及談判策略設(shè)計(jì)
8.2.1 Agent的智能學(xué)習(xí)
8.2.2 談判策略設(shè)計(jì)
8.3 談判Agent的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
8.3.1 談判Agent結(jié)構(gòu)模型
8.3.2 談判Agent的語(yǔ)法定義
8.4 基于Bayesian學(xué)習(xí)方法的談判策略
8.4.1 基于利益差的商務(wù)談判理論
8.4.2 Bayesian學(xué)習(xí)方法
8.4.3 NSBL的談判過(guò)程
8.4.4 NSBL策略算法
8.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本童小結(jié)
第9章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的多屬性智能談判策略
9.1 引言
9.2 多屬性談判的效用理論
9.3 基于Trade-Off機(jī)制的談判策略
9.3.1 Trade-Off談判策略
9.3.2 基于Trade-Off策略的談判過(guò)程
9.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的談判策略
9.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
9.4.2 智能學(xué)習(xí)過(guò)程
9.4.3 結(jié)合遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值訓(xùn)練
9.4 4 聯(lián)機(jī)學(xué)習(xí)
9.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本章小結(jié)
第10章 基于本體的智能談判協(xié)議研究
10.1 引言
10.2 面向智能談判的本體方法
10.2.1 本體的概念和功能
10.2.2 談判協(xié)議設(shè)計(jì)的本體方法
10.3 談判協(xié)議的本體建模
10.3.1 談判領(lǐng)域知識(shí)的本體建模
10.3.2 談判過(guò)程的本體建模
10.4 基于OWL語(yǔ)言的協(xié)議本體描述
10.4.1 談判領(lǐng)域知識(shí)的本體描述
10.4.2 談判過(guò)程的本體描述
10.5 談判協(xié)議的本體實(shí)現(xiàn)
本章小結(jié)
第11章 智能談判系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)
11.1 安全問(wèn)題概述
11.2 智能談判系統(tǒng)的安全需求
11.2.1 智能談判系統(tǒng)的安全體系框架
11.2.2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全需求
11.2.3 電子談判的安全需求
11.3 智能談判系統(tǒng)的安全技術(shù)
11.3.1 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全技術(shù)
11.3.2 電子談判的安全技術(shù)
11.4 智能談判系統(tǒng)的基本安全模型
11.4.1 智能談判系統(tǒng)的相關(guān)成員
11.4.2 談判信息基本的加解密流程
11.5 智能談判系統(tǒng)的安全設(shè)計(jì)
11.5.1 談判Agent注冊(cè)申請(qǐng)證書(shū)
11.5.2 談判Agent提出報(bào)價(jià)請(qǐng)求
11.5.3 談判Agent進(jìn)行討價(jià)還價(jià)
11.5.4 談判Agent終止談判過(guò)程
11.5.5 談判Agent簽署電子合同
11.5.6 安全方案的具體實(shí)現(xiàn)
本章小結(jié)
主要參考文獻(xiàn)

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