基于BP神经网络和Agent模型的用户邮件行为模拟技术研究与实现
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第15-28页 |
| 2.1 用户行为分析技术 | 第15-21页 |
| 2.2 用户行为建模技术 | 第21-24页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户邮件行为分析 | 第28-41页 |
| 3.1 实验数据集 | 第28-29页 |
| 3.2 邮件关系网络分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于LDA模型的用户兴趣话题分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 邮件预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 用户邮件话题抽取 | 第32-34页 |
| 3.3.3 话题相似性计算 | 第34-35页 |
| 3.4 行为时间规律分析 | 第35-37页 |
| 3.5 URL点击行为分析 | 第37-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于BP-BDI模型的用户邮件行为建模 | 第41-49页 |
| 4.1 基于BDI模型的用户邮件行为建模 | 第41-43页 |
| 4.2 基于BP神经网络的用户行为学习机制 | 第43-44页 |
| 4.3 BP-BDI模型 | 第44-47页 |
| 4.3.1 决策机制 | 第45-46页 |
| 4.3.2 信念集更新机制 | 第46-47页 |
| 4.4 实验效果 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 用户邮件行为模拟系统实现 | 第49-60页 |
| 5.1 系统总体框架设计 | 第49-50页 |
| 5.2 模块设计 | 第50-58页 |
| 5.2.1 数据处理模块 | 第50-53页 |
| 5.2.2 数据存储模块 | 第53-55页 |
| 5.2.3 邮件行为模拟模块 | 第55-58页 |
| 5.3 系统界面 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 下一步工作与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第66页 |
