| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究原因及研究目的 | 第8-10页 |
| ·国内外数字图书馆个性化信息服务建设现状 | 第10-13页 |
| ·国外现状 | 第10-11页 |
| ·国内现状 | 第11-12页 |
| ·作者的主要工作 | 第12-13页 |
| ·作者的研究内容与布局结构 | 第13页 |
| 第二章 web 挖掘及个性化推荐相关技术 | 第13-22页 |
| ·数字图书馆中的个性化服务综述 | 第13-17页 |
| ·个性化信息服务的产生背景 | 第14-16页 |
| ·个性化信息服务的特征 | 第16-17页 |
| ·web 数据挖掘 | 第17-19页 |
| ·web 数据挖掘的定义 | 第17-18页 |
| ·web 数据挖掘特点 | 第18-19页 |
| ·个性化推荐相关技术 | 第19-22页 |
| ·个性化的定义 | 第19-20页 |
| ·个性化推荐的实现方法 | 第20-21页 |
| ·个性化推荐与 Web 挖掘 | 第21-22页 |
| 第三章 基于最大频繁序列模式树的挖掘算法 | 第22-29页 |
| ·序列模式的意义及相关概念 | 第22-24页 |
| ·序列模式挖掘的特点 | 第24-25页 |
| ·最大频繁序列模式树的定义 | 第25页 |
| ·序列模式树的构造算法 | 第25-29页 |
| ·最大频繁序列模式树的构造算法 | 第25-27页 |
| ·序列模式树的页面推荐技术 | 第27-29页 |
| 第四章 基于web 挖掘技术的数字图书馆的设计与实现 | 第29-42页 |
| ·整体系统介绍 | 第29-30页 |
| ·服务器后台处理过程简介 | 第30-31页 |
| ·创建新的MiningBase | 第30-31页 |
| ·将日志文件导入程序 | 第31页 |
| ·实现数据预处理 | 第31-33页 |
| ·数据清洗过程 | 第32页 |
| ·用户识别 | 第32页 |
| ·用户会话识别 | 第32-33页 |
| ·面向对象数据库简介 | 第33-36页 |
| ·面向对象数据库特点 | 第33-34页 |
| ·传统数据库局限性 | 第34-35页 |
| ·面向对象数据库概念 | 第35页 |
| ·开源的面向对象数据库 db4o | 第35-36页 |
| ·序列模式树的构建算法的实现 | 第36-38页 |
| ·Web 数据挖掘算法的实现 | 第38-39页 |
| ·前台系统介绍 | 第39-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| ·论文主要工作 | 第42-43页 |
| ·工作展望 | 第43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47页 |