| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·选题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·论文主要内容和创新点 | 第8页 |
| ·论文结构 | 第8-10页 |
| 第2章 文献综述 | 第10-18页 |
| ·Web数据挖掘的研究现状 | 第10-11页 |
| ·页面兴趣度的研究现状 | 第11-13页 |
| ·协同过滤算法的研究现状 | 第13-18页 |
| 第3章 协同过滤算法的研究与改进 | 第18-27页 |
| ·协同过滤算法的一般计算步骤 | 第18-22页 |
| ·协同过滤算法的优劣分析 | 第22-24页 |
| ·改进的协同过滤算法的提出 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第4章 基于隐性数据的页面兴趣度算法改进 | 第27-41页 |
| ·隐性数据的选择分析 | 第27页 |
| ·数据预处理 | 第27-31页 |
| ·页面兴趣度影响因素的选取 | 第31-36页 |
| ·影响因素的权重计算 | 第36-38页 |
| ·用户页面兴趣度矩阵的形成 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 SlopeOne_After_SVD算法的应用与结果分析 | 第41-49页 |
| ·实验评价标准 | 第41-42页 |
| ·不同评分矩阵稀疏度下Slope One算法分析 | 第42-43页 |
| ·奇异值分解步骤 | 第43-45页 |
| ·实验结果对比 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 中文摘要 | 第55-58页 |
| 英文摘要 | 第58-60页 |