| 声明 | 第1页 |
| 使用授权书 | 第3-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·问题提出 | 第9-10页 |
| ·个性化信息服务 | 第10-14页 |
| ·个性化信息服务的含义 | 第10页 |
| ·个性化信息服务的支撑技术 | 第10-11页 |
| ·个性化信息服务模式的探讨 | 第11-12页 |
| ·个性化信息服务分类 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 Agent技术与 Web挖掘技术研究 | 第15-28页 |
| ·Agent技术 | 第15-22页 |
| ·Agent定义 | 第15-16页 |
| ·Agent的分类与应用 | 第16-22页 |
| ·接口型 Agent | 第17-18页 |
| ·流动型 Agent | 第18-20页 |
| ·信息型 Agent | 第20-22页 |
| ·Agent技术在智能辅助浏览系统中的应用 | 第22页 |
| ·Web挖掘技术 | 第22-28页 |
| ·Web挖掘概述 | 第22页 |
| ·Web挖掘流程 | 第22-23页 |
| ·Web挖掘分类及各自的研究现状及发展 | 第23-26页 |
| ·Web内容挖掘 | 第23-25页 |
| ·Web结构挖掘 | 第25页 |
| ·Web用法挖掘 | 第25-26页 |
| ·Web挖掘技术在智能辅助浏览系统中的应用 | 第26-28页 |
| 第三章 基于 Agent技术的智能辅助浏览系统的设计与实现 | 第28-56页 |
| ·系统结构 | 第28-29页 |
| ·浏览器 | 第29-31页 |
| ·浏览行为的获取 | 第30-31页 |
| ·数据记录 | 第31页 |
| ·分析器 | 第31-47页 |
| ·用户行为数据的选取及分析 | 第32-33页 |
| ·Web内容挖掘 | 第33-35页 |
| ·关联规则集的挖掘 | 第35-42页 |
| ·辅助规则集的产生 | 第42-47页 |
| ·对规则集进行聚类分析 | 第43-47页 |
| ·规则合并 | 第47页 |
| ·建议器 | 第47-55页 |
| ·信息解析子系统 | 第48-52页 |
| ·连接管理 | 第48-49页 |
| ·解析信息 | 第49-52页 |
| ·建议子系统 | 第52-54页 |
| ·建议结果生成子系统 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 智能辅助浏览系统特点及性能评价 | 第56-62页 |
| ·基于 Agent的智能辅助浏览系统的功能特点 | 第56页 |
| ·与传统基于贝叶斯分类的辅助浏览系统的区别 | 第56-58页 |
| ·传统朴素贝叶斯算法 | 第56-57页 |
| ·本系统的优点 | 第57-58页 |
| ·性能分析 | 第58-59页 |
| ·响应时间 | 第58页 |
| ·推荐效率 | 第58-59页 |
| ·性能评价 | 第59-60页 |
| ·结论 | 第60-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |