面向博文搜索的用户行为分析技术研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目标 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 研究基础 | 第14-24页 |
| ·博文搜索 | 第14-15页 |
| ·博文搜索概述 | 第14-15页 |
| ·改进搜索效果的技术 | 第15页 |
| ·用户浏览行为 | 第15-17页 |
| ·用户浏览行为的分类 | 第15-16页 |
| ·用户浏览行为的获取 | 第16-17页 |
| ·用户行为特征的可靠性 | 第17页 |
| ·用户行为分析 | 第17-19页 |
| ·用户行为分析概述 | 第17-18页 |
| ·用户行为建模 | 第18-19页 |
| ·不确定性推理 | 第19-20页 |
| ·不确定性推理的需求 | 第19-20页 |
| ·不确定性推理的方法 | 第20页 |
| ·开发技术 | 第20-23页 |
| ·BHO技术 | 第20-21页 |
| ·钩子技术 | 第21-22页 |
| ·套接字技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 面向博文搜索的用户行为模型 | 第24-36页 |
| ·用户行为分析问题提出 | 第24-26页 |
| ·博文搜索 | 第24-26页 |
| ·用户行为分析问题 | 第26页 |
| ·用户行为分析过程 | 第26-28页 |
| ·面向博文搜索的用户行为模型 | 第28-35页 |
| ·基本概念 | 第28-30页 |
| ·用户行为模型 | 第30-32页 |
| ·用户行为模型构建过程及算法 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于朴素贝叶斯分类器的用户兴趣度计算方法 | 第36-46页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第36-37页 |
| ·用户兴趣度计算的相关定义 | 第37-40页 |
| ·用户兴趣度的计算过程及算法 | 第40-44页 |
| ·用户兴趣度的计算过程 | 第40-43页 |
| ·用户兴趣度的计算算法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 用户行为分析原型系统的设计与实现 | 第46-64页 |
| ·BSUBA系统设计 | 第46-52页 |
| ·BSUBA系统设计目标 | 第46-47页 |
| ·BSUBA系统体系结构 | 第47-49页 |
| ·系统逻辑结构设计 | 第49-50页 |
| ·数据库设计 | 第50-52页 |
| ·用户动作采集功能的实现 | 第52-57页 |
| ·窗口切换事件捕捉功能的实现 | 第52-53页 |
| ·基于BHO技术事件采集功能的实现 | 第53-57页 |
| ·数据处理的功能实现 | 第57-59页 |
| ·用户行为分析中心的功能实现 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 实验结果分析与测试 | 第64-70页 |
| ·实验环境 | 第64页 |
| ·用户行为分析测试 | 第64-67页 |
| ·用户查询首页 | 第64页 |
| ·采集用户行为 | 第64-65页 |
| ·用户个性化搜索结果 | 第65-67页 |
| ·用户兴趣分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第7章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
