版權資訊
書 名: 電子商務推薦系統與智慧型談判技術
作 者：曾子明
出版社： 武漢大學出版社
出版時間： 2008
ISBN: 9787307062115
開本： 16開（188×265）mm
定價: 29.00 元
內容簡介
本書根據電子商務的新發展，探討了在B2C電子商務模式下，如何為消費者的網上購物和與商家的談判兩種類型的決策活動提供相應的決策支持。本書反映了電子商務智慧型領域最新的科研成果，論述強調系統性、前瞻性，內容豐富，圖書並茂，具有較高的學術價值。
本書可作為電子商務、信息管理系統、計算機套用和相關專業的高年級本科生、研究生及老師的教學參考書，也可作為相關學者從事電子商務智慧型信息研究、設計和開發的有價值的參考資料。
目錄
前言
第一章緒論
1.1電子商務概述
1.2智慧型Agent與電子商務
1.3消費者行為模式
1.4智慧型電子商務系統
1.5電子商務推薦系統
1.6智慧型談判系統
本章小結
第二章電子商務推薦系統相關技術
2.1信息檢索和信息過濾
2.2數據挖掘技術
2.3電子商務推薦算法
本章小結
第三章Web挖掘技術的智慧型商務推薦
3.1引言
3.2Web挖掘相關的技術背景
3.3推薦過程
3.4推薦系統的實現模型
本章小結
第四章專家知識決策和協同過濾的推薦系統
4.1引言
4.2Agent技術
4.3智慧型推薦系統的分析
4.4基於多Agent的推薦系統
4.5商品本體
4.6系統集成及Web套用
4.7基於Agent的推薦系統評價
本章小結
第五章DAKNNs的電子商務協同過濾推薦算法
5.1提出問題
5.2K最近鄰搜尋（KNNS）算法簡介
5.3DAKNNs算法
5.4基於DAKNNs的協同過濾推薦
本章小結
第六章多Agent的電子商務推薦系統的設計與實現
6.1簡介
6.2MABRS功能結構圖
6.2MABRS原型系統的體系結構
6.4MABRS的設計與實現
本章小結
第七章智慧型談判的基本原理
7.1商務談判概述
7.2談判方式的新構想——智慧型談判
7.3談判支持系統
7.4機器學習和談判策略
7.5智慧型談判模型
4.6智慧型談判協定
本章小結
第八章Bayesian學習方法的智慧型談判策略
8.1引言
8.2Agent的智慧型學習及談判策略設計
8.3談判Agent的結構設計
8.4基於Bayesian學習方法的談判策略（NSBL）
本章小結
第九章BP神經網路和遺傳算法的多屬性智慧型談判策略
9.1引言
9.2多屬性談判的效用理論
9.3基於Trade-off機制的談判策略
9.4基於BP神經網路和遺傳算法的談判策略
9.5實驗結果
本章小結
第十章基於本體的智慧型談判協定研究
10.1引言
10.2面向智慧型談判的本體方法
10.3談判技術的本體建模
10.4基於OWL語言的協定本體描述
10.5談判協定的本體實現
本章小結
第十一章智慧型談判系統的安全設計
11.1安全問題概述
11.2智慧型談判系統的安全需求
11.3智慧型談判系統的安全技術
11.4智慧型談判系統的基本安全模型
11.5智慧型談判系統的安全設計
本章小結
主要參考文獻
……
