| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 个性化信息代理技术的研究概述 | 第6-18页 |
| §1．1 基于WEB的信息服务现状及困境 | 第6页 |
| §1．2 AGENT技本及其特点 | 第6-7页 |
| §1．3 基于机器学习的网上信息代理技术 | 第7-10页 |
| §1．3．1 信总代理的任务、目标及挑战 | 第7-8页 |
| §1．3．2 一些信息代理系统及实现 | 第8-10页 |
| §1．4 超文本语义信息的挖掘 | 第10-16页 |
| §1．4．1 WWW的形式化数据模型 | 第10-14页 |
| §1．4．2 超文本信息项的三个要素 | 第14-15页 |
| §1．4．3 WWW语义信息分析 | 第15-16页 |
| §1．5 领域知识和个性化知识 | 第16-18页 |
| §1．5．1 用户的知识模型型和兴趣模型 | 第16页 |
| §1．5．2 领域性知识和用户知识的获得 | 第16-18页 |
| 第二章 系统的模型和技术基础 | 第18-23页 |
| §2．1 “天罗个人信息代理”系统组成、功能、运行方式 | 第18-20页 |
| §2．1．1 系统简述 | 第18页 |
| §2．1．2 “天罗个人信息代理”系统的模型 | 第18-20页 |
| §2．1．3 “天罗个人信息代理”系统的功能 | 第20页 |
| §2．1．4 “天罗个人信息代理”系统的运行方式 | 第20页 |
| §2．2 技术基础 | 第20-23页 |
| §2．2．1 网络信息采集及转播技术 | 第20-21页 |
| §2．2．2 页面分类技术 | 第21-22页 |
| §2．2．3 信息推送技术 | 第22-23页 |
| 第三章 信息需求的处理 | 第23-28页 |
| §3．1 个人信息需求的表示和提交 | 第23-24页 |
| §3．2 信息决策树的特点及特性 | 第24-26页 |
| §3．2．1 决策树特点 | 第24-25页 |
| §3．2．2 节点 | 第25页 |
| §3．2．3 输出节点 | 第25-26页 |
| §3．2．4 边 | 第26页 |
| §3．3 信息决策树的算法描述 | 第26-28页 |
| 第四章 信息分流及信息推送的实现 | 第28-35页 |
| §4．1 信息分流概述 | 第28页 |
| §4．2 信息页面的处理 | 第28-33页 |
| §4．2．1 页面分析 | 第29-31页 |
| §4．2．2 超文本标记语言文本的分析 | 第31-32页 |
| §4．2．3 词表的压缩 | 第32-33页 |
| §4．3 信息决策树的遍历及相关性评判 | 第33-34页 |
| §4．4 推送信息入库 | 第34-35页 |
| 第五章 个性化的信息推送 | 第35-40页 |
| §5．1 个性化的必要性和要求 | 第35-36页 |
| §5．2 个性化的实现 | 第36-39页 |
| §5．3 实现流程 | 第39-40页 |
| 第六章 “天罗个人信息代理”的性能指标 | 第40-44页 |
| §6．1 系统运行性能 | 第40页 |
| §6．2 系统信息服务性能 | 第40-44页 |
| §6．2．1 测试 | 第41-42页 |
| §6．2．2 结果分析 | 第42-44页 |
| 第七章 进一步的研究 | 第44-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 附录 | 第49-50页 |