网络日志挖掘和协同过滤算法的研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第1章 引言 | 第8-14页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·日志挖掘研究现状 | 第9-11页 |
·协同过滤研究现状 | 第11-12页 |
·文章概述 | 第12-14页 |
第2章 日志挖掘 | 第14-20页 |
·Web 挖掘 | 第14-15页 |
·Web 日志挖掘的定义及过程 | 第15-17页 |
·Web 日志挖掘的定义 | 第15页 |
·Web 日志挖掘的过程 | 第15-17页 |
·Web 日志来源 | 第17-20页 |
第3章 推荐系统 | 第20-25页 |
·协同过滤介绍 | 第22页 |
·协同过滤的应用 | 第22-24页 |
·协同过滤的优缺点 | 第24-25页 |
·协同过滤的优点 | 第24页 |
·协同过滤的缺点 | 第24-25页 |
第4章 课题介绍 | 第25-30页 |
·北京语言大学 Web 站点介绍 | 第25-26页 |
·本课题研究的主要内容 | 第26-28页 |
·本文研究的主要内容 | 第28页 |
·日志挖掘研究的难点 | 第28页 |
·推荐系统研究的难点 | 第28-30页 |
第5章 实验设计与实现 | 第30-51页 |
·日志挖掘工具的设计与实现 | 第30-38页 |
·实验工具和数据介绍 | 第30-31页 |
·日志项的过滤和净化 | 第31-33页 |
·用户识别 | 第33-34页 |
·会话识别 | 第34-36页 |
·路径补全 | 第36-37页 |
·事务识别 | 第37-38页 |
·协同过滤算法的设计与实现 | 第38-51页 |
·基于用户相似度的协同过滤算法 | 第39-42页 |
·基于项目相似度的协同过滤算法 | 第42-44页 |
·基于混合相似度的协同过滤算法 | 第44-45页 |
·协同过滤算法的实验结果 | 第45-51页 |
第6章 总结和展望 | 第51-53页 |
·本文的总结 | 第51页 |
·对将来工作的展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58页 |