Web日志挖掘技术在个性化信息推荐中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·Web日志挖掘技术的研究现状 | 第13-15页 |
| ·目前研究中存在的问题 | 第15页 |
| ·研究内容与主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 关联规则在Web日志挖掘技术中的应用 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·Web数据挖掘技术 | 第17-20页 |
| ·Web挖掘概述 | 第17-18页 |
| ·Web内容挖掘 | 第18-19页 |
| ·Web结构挖掘 | 第19-20页 |
| ·Web日志挖掘 | 第20页 |
| ·Web日志挖掘概述 | 第20-25页 |
| ·Web日志挖掘的含义 | 第20-21页 |
| ·Web日志挖掘的过程 | 第21-25页 |
| ·关联规则挖掘 | 第25-28页 |
| ·关联规则的定义 | 第25-28页 |
| ·关联规则挖掘分类 | 第28页 |
| ·关联规则挖掘步骤 | 第28页 |
| ·逐层搜索的迭代方法 | 第28-30页 |
| ·频繁项集的生成 | 第28-29页 |
| ·算法实现 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 Web日志中的个性化推荐挖掘算法 | 第31-43页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·个性化信息推荐系统 | 第31-32页 |
| ·简单的日志预处理 | 第32-35页 |
| ·Web日志预处理过程的必要性 | 第32-33页 |
| ·Web日志预处理过程 | 第33-35页 |
| ·挖掘浏览偏爱路径 | 第35-39页 |
| ·基本流程 | 第35-36页 |
| ·用户浏览行为表示 | 第36-37页 |
| ·发现偏爱路径 | 第37-39页 |
| ·个性化信息推荐 | 第39-41页 |
| ·基本流程 | 第39-40页 |
| ·个性化推荐相关知识 | 第40页 |
| ·个性化信息推荐算法 | 第40-41页 |
| ·推荐性能评价 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 实验结果及分析 | 第43-51页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·实验数据的准备 | 第43-44页 |
| ·基于浏览时间的 NPPMA 实现过程 | 第44-47页 |
| ·比较实验与分析 | 第47-50页 |
| ·比较试验 | 第47-50页 |
| ·结果分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
