基于Web日志挖掘的推荐系统研究
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第12-24页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·Web 挖掘的基本概念 | 第12页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第12-13页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第13-20页 |
| ·Web 日志 | 第13-15页 |
| ·Web 日志挖掘的过程 | 第15-19页 |
| ·Web 日志挖掘的应用 | 第19-20页 |
| ·个性化服务 | 第20-24页 |
| ·研究背景 | 第20-21页 |
| ·研究现状 | 第21-24页 |
| 第3章 Web 日志预处理过程研究 | 第24-30页 |
| ·数据净化 | 第24-25页 |
| ·用户识别 | 第25-27页 |
| ·会话识别 | 第27页 |
| ·路径补充 | 第27-28页 |
| ·事务识别 | 第28-30页 |
| 第4章 改进的权值矩阵聚类算法 | 第30-43页 |
| ·聚类算法研究背景 | 第30页 |
| ·相关的定义 | 第30-31页 |
| ·基于向量聚类算法 | 第31-34页 |
| ·用户聚类算法 | 第33页 |
| ·Web 页面聚类算法 | 第33-34页 |
| ·频繁访问路径发现算法 | 第34页 |
| ·基于模糊集理论的聚类算法 | 第34-41页 |
| ·相关理论 | 第35-36页 |
| ·相关算法 | 第36-41页 |
| ·个性化推荐算法 | 第41-43页 |
| 第5章 基于Web 日志挖掘的个性化推荐系统研究 | 第43-51页 |
| ·系统设计 | 第43-45页 |
| ·离线部分 | 第44-45页 |
| ·在线部分 | 第45页 |
| ·系统特点 | 第45页 |
| ·实验环境和开发工具 | 第45-48页 |
| ·实验环境 | 第45-47页 |
| ·开发工具 | 第47-48页 |
| ·模块主要功能 | 第48-51页 |
| ·系统主界面 | 第48-49页 |
| ·子模块界面及实现代码 | 第49-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 摘要 | 第54-57页 |
| Abstract | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
