网络用户数据挖掘与行为分析
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·网络用户数据的挖掘与行为分析 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容和主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构和安排 | 第14-16页 |
| 2 相关理论与技术概述 | 第16-27页 |
| ·常用数据挖掘算法 | 第16-22页 |
| ·数据挖掘 | 第16页 |
| ·聚类分析 | 第16-18页 |
| ·K-Means聚类算法 | 第18-19页 |
| ·支持向量机 | 第19-22页 |
| ·用户兴趣模型概述 | 第22-24页 |
| ·用户兴趣模型 | 第22-23页 |
| ·用户兴趣建模算法 | 第23-24页 |
| ·网络用户行为分析 | 第24-26页 |
| ·网络用户行为的特点和分类 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘与用户行为分析的关系 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 用户兴趣建模与兴趣推荐 | 第27-40页 |
| ·整体思路 | 第27页 |
| ·论坛用户数据处理与兴趣分析 | 第27-31页 |
| ·数据处理及分析关键环节 | 第28页 |
| ·用户兴趣分析 | 第28-31页 |
| ·用户兴趣模型构建与更新 | 第31-34页 |
| ·用户兴趣推荐 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·评价指标 | 第36-37页 |
| ·结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 论坛用户行为分析及热帖预测 | 第40-52页 |
| ·论坛用户行为及热帖分布分析 | 第40-43页 |
| ·热门帖子定义 | 第43页 |
| ·帖子特征提取 | 第43-48页 |
| ·用户性质及用户关系 | 第44-46页 |
| ·帖子内容因素 | 第46-47页 |
| ·时间因素 | 第47-48页 |
| ·支持向量机回归预测 | 第48-49页 |
| ·热度预测结果与分析 | 第49-51页 |
| ·评价指标 | 第49页 |
| ·预测结果及分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 论坛用户行为分析系统设计 | 第52-62页 |
| ·系统功能和目标 | 第52-53页 |
| ·系统的总体设计 | 第53-54页 |
| ·系统功能模块详细设计 | 第54-61页 |
| ·数据获取模块 | 第54页 |
| ·数据预处理模块 | 第54-55页 |
| ·用户行为分析模块 | 第55-57页 |
| ·数据存储模块 | 第57-61页 |
| ·系统框架设计 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
