第一章 绪论
1.1电子商务概述
1.2智能Agent与电子商务
1.3消费者行为模式
1.4智能电子商务系统
1.5电子商务推荐系统
1.6智能谈判系统
本章小结
第二章 电子商务推荐系统相关技术
2.1信息检索和信息过滤
2.2数据挖掘技术
2.3电子商务推荐算法
本章小结
第三章 Web挖掘技术的智能商务推荐
3.1引言
3.2 Web挖掘相关的技术背景
3.3推荐过程
3.4推荐系统的实现模型
本章小结
第四章 专家知识决策和协同过滤的推荐系统
4.1引言
4.2 Agent技术
4.3智能推荐系统的分析
4.4基于多Agent的推荐系统
4.5商品本体
4.6系统集成及Web应用
4.7基于Agent的推荐系统评价
本章小结
第五章 DAKNNs的电子商务协同过滤推荐算法
5.1提出问题
5.2 K最近邻搜索（KNNs）算法简介
5.3 DAKNNs算法
5.4基于DAKNNs的协同过滤推荐
本章小结
第六章 多Agent的电子商务推荐系统的设计与实现
6.1简介
6.2 MABRS功能结构图
6.2 MABRS原型系统的体系结构
6.4 MABRS的设计与实现
本章小结
第七章 智能谈判的基本原理
7.1商务谈判概述
7.2谈判方式的新构想——智能谈判
7.3谈判支持系统
7.4机器学习和谈判策略
7.5智能谈判模型
4.6智能谈判协议
本章小结
第八章 Bayesian学习方法的智能谈判策略
8.1引言
8.2 Agent的智能学习及谈判策略设计
8.3谈判Agent的结构设计
8.4基于Bayesian学习方法的谈判策略（NSBL）
本章小结
第九章 BP神经网络和遗传算法的多属性智能谈判策略
9.1引言
9.2多属性谈判的效用理论
9.3基于Trade-off机制的谈判策略
9.4基于BP神经网络和遗传算法的谈判策略
9.5实验结果
本章小结
第十章 基于本体的智能谈判协议研究
10.1引言
10.2面向智能谈判的本体方法
10.3谈判技术的本体建模
10.4基于OWL语言的协议本体描述
10.5谈判协议的本体实现
本章小结
第十一章 智能谈判系统的安全设计
11.1安全问题概述
11.2智能谈判系统的安全需求
11.3智能谈判系统的安全技术
11.4智能谈判系统的基本安全模型
11.5智能谈判系统的安全设计
本章小结

主要参考文献