个性化推荐技术研究及其在数字图书馆中应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘和Web挖掘的兴起 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的兴起 | 第11-12页 |
| ·Web挖掘的兴起 | 第12-13页 |
| ·相关研究工作介绍 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 数字图书馆及其个性化技术 | 第16-23页 |
| ·数字图书馆简介 | 第16-18页 |
| ·数字图书馆的优势 | 第16-17页 |
| ·国外数字图书馆的发展 | 第17-18页 |
| ·百万册书数字图书馆项目在中国的背景情况 | 第18-20页 |
| ·数字图书馆中的个性化服务综述 | 第20-22页 |
| ·个性化服务系统创建 | 第20-21页 |
| ·个性化服务系统功能分析 | 第21页 |
| ·数字图书馆中的个性化服务策略 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 Web挖掘技术 | 第23-34页 |
| ·Web挖掘分类 | 第23-25页 |
| ·Web内容挖掘 | 第24页 |
| ·Web结构挖掘 | 第24-25页 |
| ·Web使用挖掘 | 第25页 |
| ·Web使用挖掘的体系结构 | 第25-26页 |
| ·Web日志挖掘的数据采集 | 第26-27页 |
| ·服务器端的数据 | 第26-27页 |
| ·客户端数据 | 第27页 |
| ·代理服务器和包侦测 | 第27页 |
| ·数据采集为用户提供个性化服务的重要性 | 第27-28页 |
| ·数据预处理技术 | 第28-30页 |
| ·数据抽象 | 第28页 |
| ·数据清洗 | 第28-29页 |
| ·识别用户 | 第29-30页 |
| ·用户会话识别 | 第30页 |
| ·Web挖掘中的模式发现 | 第30-32页 |
| ·统计分析方法 | 第31页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第31页 |
| ·序列模式挖掘技术 | 第31-32页 |
| ·分类技术 | 第32页 |
| ·聚类技术 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于序列模式树的挖掘算法 | 第34-50页 |
| ·基于序列模式树的序列模式结构 | 第34-39页 |
| ·问题描述 | 第34-35页 |
| ·序列模式树的定义 | 第35-36页 |
| ·序列模式树的构建算法 | 第36-39页 |
| ·序列模式树的优点 | 第39页 |
| ·序列模式树的构建过程 | 第39-44页 |
| ·基于序列模式树的序列模式挖掘算法 | 第44-46页 |
| ·序列模式的挖掘过程 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 个性化推荐系统设计与实现 | 第50-68页 |
| ·系统简介 | 第50-51页 |
| ·后台处理程序介绍 | 第51-53页 |
| ·创建一个新的Mining Base | 第51-52页 |
| ·导入日志文件 | 第52-53页 |
| ·数据预处理过程的实现 | 第53-57页 |
| ·数据清洗过程 | 第54-55页 |
| ·用户识别 | 第55页 |
| ·用户会话识别 | 第55-57页 |
| ·面向对象数据库介绍 | 第57-61页 |
| ·面向对象数据库特点 | 第58页 |
| ·传统数据库局限性 | 第58-59页 |
| ·面向对象数据库概念 | 第59页 |
| ·开源的面向对象数据库db4o | 第59-61页 |
| ·序列模式树的构建算法的实现 | 第61-63页 |
| ·Web挖掘算法的实现 | 第63-64页 |
| ·前台系统介绍 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
