摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-24页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·问题的提出 | 第10-11页 |
·项目来源 | 第11页 |
·项目的现实意义 | 第11-13页 |
·浙江在线网站目前的信息推荐方式 | 第11-12页 |
·浙江在线网站教育频道个性化推荐系统建立的必要性 | 第12-13页 |
·Web 个性化信息服务技术 | 第13-14页 |
·Web 个性化技术概述 | 第13页 |
·Web 个性化信息服务的三种方式 | 第13-14页 |
·个性化推荐系统 | 第14-17页 |
·个性化推荐的含义 | 第14-15页 |
·个性化推荐的步骤 | 第15页 |
·常见的推荐形式 | 第15-16页 |
·实现个性化推荐的常用的技术 | 第16-17页 |
·个性化推荐的研究现状与存在的问题 | 第17-21页 |
·基于 Web 挖掘的个性化推荐技术的研究现状 | 第17-20页 |
·现有个性化推荐系统存在的问题 | 第20-21页 |
·本文的研究目标和主要工作 | 第21-22页 |
·本文研究目标 | 第21-22页 |
·本文主要工作 | 第22页 |
·本文组织结构 | 第22-24页 |
第二章 相关技术研究 | 第24-34页 |
·Web 日志 | 第24-27页 |
·Web 日志分布 | 第24页 |
·Web 日志的记录方式 | 第24-25页 |
·Web 日志的复杂性 | 第25-26页 |
·浙江在线网站教育频道服务器端日志分析 | 第26-27页 |
·Web 挖掘(Web Mining) | 第27-29页 |
·Web 挖掘概念 | 第27页 |
·Web 挖掘的步骤 | 第27-28页 |
·Web 挖掘的分类 | 第28-29页 |
·Web 日志挖掘 | 第29-33页 |
·Web 日志挖掘的处理过程 | 第29-30页 |
·Web 日志挖掘中的预处理技术概述 | 第30页 |
·数据预处理的过程 | 第30-33页 |
·小结 | 第33-34页 |
第三章 CLOPE 聚类算法及其改进 | 第34-48页 |
·聚类分析 | 第34-38页 |
·聚类分析概述 | 第34-35页 |
·聚类分析的主要方法 | 第35-36页 |
·聚类分析处理的数据对象 | 第36-37页 |
·Web 日志上的聚类 | 第37-38页 |
·CLOPE 算法 | 第38-43页 |
·目前事务聚类算法的相关研究和不足 | 第38-39页 |
·聚类直方图概念 | 第39-40页 |
·CLOPE 聚类算法思想 | 第40-42页 |
·CLOPE 算法实现 | 第42-43页 |
·CLOPE 算法的改进 | 第43-47页 |
·CLOPE 算法的改进 | 第44页 |
·CLOPE 算法与改进的 CLOPE 算法的有效性比较 | 第44-46页 |
·改进的 CLOPE 算法在 Web 日志挖掘中的应用实验 | 第46-47页 |
·小结 | 第47-48页 |
第四章 基于 Web 日志挖掘的个性化推荐系统 PRSWLM 的设计 | 第48-55页 |
·浙江在线网站对系统设计的要求 | 第48页 |
·PRSWLM 系统推荐机制 | 第48-49页 |
·系统功能模块设计 | 第49-53页 |
·预处理模块设计 | 第49-52页 |
·模式挖掘模块算法设计 | 第52页 |
·实时推荐模块的设计 | 第52-53页 |
·系统数据库结构 | 第53-54页 |
·小结 | 第54-55页 |
第五章 基于 Web 日志挖掘的个性化推荐系统 PRSWLM 的实现 | 第55-66页 |
·实验环境和开发工具 | 第55页 |
·预处理模块的实现 | 第55-58页 |
·模式挖掘模块的实现 | 第58-61页 |
·模式挖掘过程 | 第58-60页 |
·挖掘结果分析 | 第60-61页 |
·挖掘结果对网站结构的建议 | 第61页 |
·实时推荐模块的实现 | 第61-64页 |
·Apache 服务器介绍 | 第61-62页 |
·实时推荐模块的接口 | 第62-63页 |
·实时推荐的实现 | 第63-64页 |
·推荐形式 | 第64页 |
·系统的用户界面 | 第64-65页 |
·系统运行效果说明 | 第65页 |
·小结 | 第65-66页 |
第六章 总结与展望 | 第66-67页 |
·本文的工作总结 | 第66页 |
·进一步的工作 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |