| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究背景 | 第10-14页 |
| ·个性化推荐服务的研究现状及存在的问题 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作及结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Web使用挖掘 | 第18-30页 |
| ·Web使用挖掘的概述 | 第18-19页 |
| ·数据收集 | 第19-20页 |
| ·数据预处理 | 第20-24页 |
| ·模式发现 | 第24-27页 |
| ·模式分析 | 第27页 |
| ·模式应用 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一种可扩展兴趣表示模型(SIM) | 第30-46页 |
| ·问题提出 | 第30-33页 |
| ·一种可扩展兴趣表示模型(Scalable Interest Model) | 第33-38页 |
| ·基本概念 | 第33-34页 |
| ·数据结构 | 第34页 |
| ·SIM表示SI和CI | 第34-37页 |
| ·SIM性能分析 | 第37-38页 |
| ·相似性度量方法及其在SIM中的应用 | 第38-41页 |
| ·相似性度量方法 | 第38-39页 |
| ·相似性方法在SIM中的应用 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-44页 |
| ·实验数据集 | 第41页 |
| ·实验方法 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第四章 一种基于会话聚类的个性化推荐算法(SCRec) | 第46-59页 |
| ·问题提出 | 第46-48页 |
| ·基于会话聚类的个性化推荐算法(SCRec) | 第48-54页 |
| ·会话聚类 | 第49-52页 |
| ·推荐产生 | 第52-54页 |
| ·实验 | 第54-58页 |
| ·实验数据集 | 第54页 |
| ·实验方法 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结束语 | 第59-61页 |
| ·本文工作及特点 | 第59页 |
| ·进一步的工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 硕士期间发表的论文清单 | 第65页 |