基于Web的数据挖掘技术及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究的目的及意义 | 第9页 |
| ·国内外现状分析 | 第9-11页 |
| ·基于Web的个性化服务概述 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的主要内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 2 基于Web的数据挖掘技术 | 第14-26页 |
| ·数据挖掘 | 第14-20页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第18-20页 |
| ·Web数据挖掘 | 第20-22页 |
| ·Web数据挖掘的概念 | 第20页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第20-21页 |
| ·基于Web的数据挖掘在实际中的应用 | 第21-22页 |
| ·Web使用挖掘 | 第22-26页 |
| ·Web使用挖掘概述 | 第22-23页 |
| ·Web使用挖掘的研究方向 | 第23页 |
| ·Web使用挖掘的应用 | 第23-24页 |
| ·Web使用挖掘的难点 | 第24-26页 |
| 3 基于项目的协同过滤算法研究与应用 | 第26-40页 |
| ·协同过滤算法 | 第26-28页 |
| ·协同过滤算法概述 | 第26-27页 |
| ·基于模型的协同过滤算法 | 第27页 |
| ·基于存储的协同过滤算法 | 第27-28页 |
| ·传统的基于项目的协同过滤算法 | 第28-31页 |
| ·传统基于项目的协同过滤算法 | 第28-30页 |
| ·传统算法而临的问题与挑战 | 第30-31页 |
| ·基于项目的协同过滤算法的优化与改进 | 第31-40页 |
| ·改进算法的思路 | 第31-32页 |
| ·改进算法的具体步骤 | 第32-34页 |
| ·度量标准 | 第34-35页 |
| ·算法实现及实验 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-38页 |
| ·改进算法的优势 | 第38-40页 |
| 4 电影推荐系统的设计与实现 | 第40-50页 |
| ·系统的设计思想 | 第40页 |
| ·系统设计背景 | 第40页 |
| ·系统设计思想 | 第40页 |
| ·电影推荐系统总体设计 | 第40-43页 |
| ·推荐系统介绍 | 第40-41页 |
| ·推荐系统体系结构设计 | 第41-43页 |
| ·分层体系在系统中的应用 | 第43页 |
| ·电影推荐系统详细设计 | 第43-47页 |
| ·推荐系统数据库设计 | 第43-44页 |
| ·推荐系统功能模块设计 | 第44-47页 |
| ·推荐系统实验及运行效果 | 第47-50页 |
| ·推荐系统实验 | 第47-49页 |
| ·系统运行效果 | 第49-50页 |
| 5 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
