基于本体的个性化信息服务研究
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·个性化信息服务产生的背景 | 第9页 |
| ·个性化信息服务技术的应用 | 第9-10页 |
| ·个性化信息服务的相关技术 | 第10-11页 |
| ·个性化信息服务研究和发展动态 | 第11页 |
| ·本文的研究内容和结构 | 第11-13页 |
| 第2章 本体介绍 | 第13-19页 |
| ·本体的起源 | 第13页 |
| ·本体的定义 | 第13-14页 |
| ·本体的组成 | 第14-15页 |
| ·建立本体要依据的原则 | 第15-16页 |
| ·本体的分类 | 第16-18页 |
| ·根据应用主题分类 | 第16-17页 |
| ·根据表示的形式化程度分类 | 第17-18页 |
| ·根据研究层次分类 | 第18页 |
| ·本体的应用 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 构建领域本体 | 第19-23页 |
| ·构建领域本体的阶段划分 | 第19页 |
| ·领域本体的构建过程 | 第19-22页 |
| ·需求分析 | 第20页 |
| ·领域信息的收集和分析 | 第20-21页 |
| ·本体评价 | 第21页 |
| ·本体扩展 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第4章 用户兴趣挖掘和用户建模 | 第23-31页 |
| ·用户识别 | 第23-24页 |
| ·注册用户 | 第23-24页 |
| ·非注册用户 | 第24页 |
| ·用户兴趣挖掘 | 第24-26页 |
| ·用户访问行为统计 | 第24-25页 |
| ·日志挖掘的过程 | 第25-26页 |
| ·页面关联规则挖掘 | 第26页 |
| ·用户建模 | 第26-31页 |
| ·用户手工建模 | 第26-27页 |
| ·示例用户建模 | 第27页 |
| ·自动用户建模 | 第27-28页 |
| ·引入本体后用户模型的建立过程 | 第28页 |
| ·用户模型的存储方式 | 第28-30页 |
| ·注册用户建模过程 | 第29页 |
| ·非注册用户建模过程 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 引入本体的个性化推荐 | 第31-38页 |
| ·基于规则的个性化推荐 | 第31-32页 |
| ·现有基于规则的推荐 | 第31页 |
| ·加入本体后基于规则的推荐 | 第31-32页 |
| ·基于内容过滤的个性化推荐 | 第32-33页 |
| ·现有基于内容过滤的推荐 | 第32-33页 |
| ·加入本体后基于内容过滤的推荐 | 第33页 |
| ·基于协作过滤的个性化推荐 | 第33-35页 |
| ·现有的基于协作过滤的推荐 | 第33-34页 |
| ·加入本体后基于协作过滤的推荐 | 第34-35页 |
| ·推荐内容排序 | 第35-36页 |
| ·推荐内容排序的重要性 | 第35页 |
| ·给定权重的排序算法 | 第35-36页 |
| ·同义词查询 | 第36页 |
| ·下位词查询 | 第36页 |
| ·上位词查询 | 第36页 |
| ·使用本体推理 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第6章 实验部分 | 第38-41页 |
| ·XML格式的优点 | 第38页 |
| ·加入本体后各种推荐方式的效果 | 第38-40页 |
| ·基于规则的推荐效果比较 | 第38-39页 |
| ·基于内容过滤的推荐效果比较 | 第39页 |
| ·基于协作过滤的推荐效果比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第7章 总结和展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 附录 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
