电子商务个性化——理论、方法与应用(余力 著)[编辑]
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作者：余力
出 版 社：清华大学出版社
版次：2007年1月第1版
印次：2007年1月第1次印刷
作者介绍：余力，博士，中国人民大学信息学院讲师。毕业于北京航空航天大学经济管理学院。目前主要从事个性化推荐、电子商务、DSS与商业智能、CRM、IT项目管理等领域的研究工作。
信息系统协会中国分会（ CMAIS ）会员；企业集成信息系统协会（ EIS ）会员；
研究成果与获奖情况：
主持或参与多项国家自然科学基金、省部级科研项目。
在国内外重要学术期刊、学术会议发表论文 20 多篇，其中 SCI 、 EI 、 ISTP 检索 6 篇，完成专著 1 本。
2006 年获北京航空航天大学优秀博士论文
2010年中国人民大学科研成果优秀奖
内容简介：本书全面系统地论述了电子商务个性化的理论、技术、方法及其典型应用。全书共分12章，第1章主要介绍了电子商务个性化的产生和发展、理论基础、相关技术及其最新发展动态；第2-9章主要阐述了电子商务个性化推荐的相关理论、方法及技术，包括个性化服务分析、电子商务推荐系统、用户建模技术、个性化推荐方法、关联规则推荐、智能信息代理、个性化的eCRM；第10-12章分别介绍了电子商务个性化分别在电子超市、数字图书馆及证券领域的应用。
本书可作为电子商务、信息系统、数据库、数据挖掘等相关领域研究与开发人员的参考用书；还可供高等院校的电子商务、信息管理与信息系统、计算机应用、管理科学与工程、系统工程等专业的研究牛和高年级本科生作为参考书使用。
目录
第一篇 基础理论.
第1章 绪论
1.1 电子商务个性化的产生与发展
1.1.1 产生背景
1.1.2 个性化发展历程
1.2 电子商务个性化的理论基础
1.2.1 管理学基础
1.2.2 计算机技术基础
1.3 电子商务个性化的应用领域
1.3.1 文献检索
1.3.2 电子超市
1.3.3 金融证券
1.3.4 搜索引擎
1.3.5 远程教育
第2章 个性化服务分析
2.1 个性化服务概述
2.1.1 个性化服务的意义
2.1.2 个性化服务的概念
2.1.3 用户需求个性化分析
2.1.4 个性化服务应 注意的几个问题
2.2 个性化服务的特征与形式
2.2.1 个性化服务的特征
2.2.2 个性化模式
2.2.3 个性化服务模型
2.2. Internet个性化服务形式
2.2.5 搜索引擎个性化服务需求
2.3 个性化服务技术
2.3.1 实现个性化服务的关键技术
2.3.2 现有个性化服务技术的局限
2.4 个性化服务体系结构
2.4.1 个性化服务系统基本体系结构
2.4.2 个性化服务系统实例
2.5 个性化服务应用比较研究
2.5.1 个性化服务技术应用分析
2.5.2 行业应用分析
第3章 电子商务个性化概述
3.1 电子商务个性化概念
3.1.1 电子商务概述
3.1.2 电子商务个性化
3.1.3 电子商务个性化的内容
3.1.4 典型解决方案
3.2 电子商务个性化需求
3.2.1 电子商务个性化需求的含义
3.2.2 电子商务中个性化需求的内在性
3.3 电子商务个性化服务内容
3.3.1 个性化服务内容
3.3.2 broadvision的个性化服务
3.4 正确认识电子商务个性化的价值
3.4.1 电子商务个性化的应用效果
3.4.2 电子商务个性化面临的挑战
第4章 电子商务推荐系统
4.1 电子商务推荐系统简介
4.1.1 电子商务推荐系统的概念
4.1.2 电子商务推荐系统的组成
4.1.3 推荐系统与其他系统的关系
4.1.4 电子商务推荐系统的作用
4.2 推荐系统类型
4.2.1 协同过滤推荐系统
4.2.2 基于知识的推荐系统
4.2.3 混合式推荐系统
4.3 推荐系统架构
4.3.1 嵌入式架构
4.3.2 基于c/s的架构
4.3.3 基于oars的推荐架构
4.3.4 推荐系统架构分析
第5章 电子商务用户建模
5.1 获取用户信息
5.1.1 数据源
5.1.2 数据获取途径
5.1.3 数据预处理
5.1.4 web挖掘
5.2 用户建模技术
5.2.1 用户建模概述
5.2.2 用户描述文件
5.2.3 用户建模流程
5.2.4 用户建模技术
5.3 用户聚类模型
5.3.1 基于神经网络的用户聚类
5.3.2 基于关联矩阵的用户聚类
5.3.3 基于综合页面的用户聚类
5.3.4 个性化的集成用户资料的发现
第二篇 方法技术
第6章 个性化推荐技术
6.1 个性化推荐技术
6.1.1 推荐与个性化推荐
6.1.2 个性化推荐技术
6.1.3 各种推荐技术比较
6.1.4 组合推荐
6.2 推荐评价
6.2.1 离线评价
6.2.2 在线评价
6.3 个性化推荐技术的关键问题
6.3.1 主要研究热点
6.3.2 关键技术的未来研究
6.4 国内外电子商务推荐技术比较分析
6.4.1 电子商务推荐技术标准
6.4.2 主要的推荐策略119
6.4.3 几个著名b2c网站的推荐功能
6.4.4 国内外b2c网站的推荐功能比较
6.4.5 我国b2c网站推荐策略解决方案
第7章 关联规则推荐
7.1 关联规则
7.1.1 关联规则的概念
7.1.2 关联规则关系定义
7.2 关联规则推荐
7.2.1 关联规则挖掘
7.2.2 关联规则推荐过程
7.2.3 关联规则推荐分析
7.3 基于最小关联规则集的个性化推荐
7.3.1 引言
7.3.2 最大频繁集的关联规则矩阵
7.3.3 案例分析
7.4 基于关联规则集的个性化推荐系统
7.4.1 基于规则的系统框架
7.4.2 基于最小关联规则的个性化推荐系统模型
第8章 个性化智能信息代理
8.1 智能代理与信息代理
8.1.1 代理(agent)
8.1.2 信息代理
8.1.3 智能代理
8.2 电子商务代理
8.2.1 电子商务代理内容
8.2.2 电子商务代理技术
8.3 基于多代理的个性化信息服务
8.3.1 多代理的个性化信息服务模型的组成
8.3.2 多代理个性化信息服务功能模块
8.3.3 基于agent的个性化主动系统：akdd
8.3.4 个性化智能web浏览器
第9章 个性化的ecrm
9.1 crm与ecrm
9.1.1 问题的提出
9.1.2 客户关系管理(crm)
9.1.3 ecrm
9.2 商业智能
9.2.1 商业智能的概念
9.2.2 bi系统总体设计架构
9.2.3 商业智能技术
9.2.4 商业智能的应用领域
9.3 面向个性化推荐的客户智能
9.3.1 问题的提出
9.3.2 客户智能
9.3.3 crm与个性化推荐的关系
9.3.4 面向个性化推荐的客户智能
9.4 ecrm应用模型
9.4.1 基于智能信息推拉技术的crm
9.4.2 基于协同过滤的主动营销模型
第三篇 行业应用
第10章 电子超市购物推荐系统分析与设计
10.1 电子超市购物推荐系统分析
10.1.1 引言
10.1.2 信息组织与获取
10.1.3 电子超市购物在线推荐的形式
10.1.4 系统分析
10.2 电子超市购物推荐系统设计
10.2.1 系统框架设计
10.2.2 系统设计
10.3 动态组合推荐方法
10.3.1 推荐方法设计思路
10.3.2 动态组合推荐过程
第11章 数字图书馆个性化服务系统
11.1 国内外数字图书馆个性化服务的发展
11.1.1 国外数字图书馆个性化服务的发展
11.1.2 国内数字图书馆个性化服务的发展
11.1.3 国内数字图书馆网络个性化服务在实际应用中的局限性
11.1.4 国内数字图书馆个性化服务的反思
11.2 数字图书馆的需求分析
11.2.1 数字图书馆个性化服务的形式
11.2.2 智能搜索引擎
11.3 mylibrary个性化服务系统比较
11.3.1 mylibrary的基本概念和工作原理
11.3.2 国外图书馆mylibrary系统比较
11.3.3 mylibrary个性化服务的发展趋势
11.4 图书馆个性化服务系统案例
11.4.1 中国人民大学数字图书馆个性化服务系统
11.4.2 中山大学图书馆个性化主动服务系统
第12章 证券个性化推荐解决方案
12.1 证券个性化需求分析
12.1.1 概述
12.1.2 个性化网上证券需求分析
12.1.3 证券交易个性化服务的范畴分析
12.1.4 用户需求内容和结构分析
12.2 证券业个性化推荐应用方法设计
12.2.1 证券业个性化推荐的特点
12.2.2 证券组合推荐方法
12.3 案例分析：国能科诺证券业个性化客户服务解决方案
12.3.1 概述
12.3.2 个性化支持机制
12.3.3 个性化系统体系结构
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