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基于Web日志挖掘的个性化推荐系统的研究和实现

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

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