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结合站点内容和结构的个性化推荐技术的研究与实现

学位论文独创性声明第1页
学位论文使用授权声明第2-3页
摘要第3-4页
Abstract第4-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·选题依据及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·本文研究内容第13-14页
   ·本文的组织结构第14-16页
第二章 个性化相关概念与技术第16-27页
   ·个性化简介第16-19页
     ·个性化的定义第16页
     ·个性化推荐的实现方法第16-18页
     ·个性化推荐与WEB 挖掘第18-19页
   ·数据挖掘技术第19-22页
     ·数据挖掘概述第19页
     ·数据挖掘的处理过程第19-21页
     ·数据挖掘的技术和方法第21-22页
   ·WEB 挖掘与分类第22-26页
     ·WEB 挖掘定义第22-23页
     ·WEB 挖掘分类第23-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 面向个性化技术的数据预处理第27-39页
   ·WEB 日志数据的收集第27-29页
     ·服务器端数据第27-28页
     ·客户端数据第28页
     ·代理端数据与包侦测第28页
     ·WEB 日志挖掘的数据源第28-29页
   ·WEB 日志数据的预处理第29-33页
     ·日志格式分析第29-30页
     ·数据导入第30页
     ·数据清洗第30-31页
     ·用户识别第31-32页
     ·会话识别第32-33页
     ·路径补充第33页
   ·WEB 内容数据的预处理第33-38页
     ·文本特征表示第33-35页
       ·问题提出第33-34页
       ·向量空间模型第34-35页
     ·分词处理第35-36页
     ·文本特征向量提取第36-37页
     ·中文网页的表示第37-38页
   ·WEB 结构数据的预处理第38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 结合内容挖掘的事务识别改进第39-57页
   ·问题提出第39页
   ·相关工作第39-42页
     ·一般事务模型第39-40页
     ·引用长度事务识别方法第40-41页
     ·最大前向引用序列事务识别方法第41页
     ·基于时间窗的事务识别方法第41-42页
   ·事务识别方法的改进第42-43页
     ·事务识别算法不足分析第42页
     ·事务识别算法改进第42-43页
   ·改进事务识别算法中的文本聚类第43-50页
     ·问题提出第43页
     ·聚类算法介绍第43-45页
     ·文本表示第45-46页
     ·相似性模型第46-47页
     ·数据结构第47-48页
     ·算法描述第48-50页
   ·通过文本簇识别事务第50-52页
   ·事务识别中相关参数取值分析第52-54页
   ·算法的时空复杂度分析第54页
   ·事务识别算法改进分析第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 结合结构挖掘的模式识别改进第57-66页
   ·用户访问模式的挖掘第57-62页
     ·模式挖掘的数据结构第57-59页
     ·模式挖掘中的事务聚类算法第59-62页
     ·用户访问模式的表示第62页
   ·结合站点结构的模式识别改进第62-65页
     ·问题提出第62-63页
     ·结合站点结构对访问模式的扩展第63-64页
     ·算法描述第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第六章 个性化网页实时推荐第66-76页
   ·推荐系统的结构第66-67页
   ·离线模式挖掘第67-71页
     ·数据收集第67-68页
     ·数据预处理第68-71页
     ·用户访问模式挖掘第71页
   ·在线推荐引擎第71-75页
     ·在线推荐引擎概述第71-72页
     ·推荐策略第72页
     ·页面推荐函数建模第72-73页
     ·推荐算法第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第七章 实验评估第76-84页
   ·实验目的及环境第76页
   ·系统界面第76-79页
   ·实验方法第79页
   ·实验测度第79-80页
   ·实验结果和分析第80-83页
   ·本章小结第83-84页
第八章 总结与展望第84-86页
   ·总结第84-85页
   ·展望第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间公开发表的论文第91-92页
致 谢第92-93页
详细摘要第93-94页

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