网络个性化推荐模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·Internet概况 | 第10-13页 |
| ·因特网发展现状 | 第10-11页 |
| ·WWW工作机制 | 第11-12页 |
| ·搜索引擎面临的问题 | 第12-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·论文组织 | 第15-17页 |
| 第二章 个性化推荐技术基础 | 第17-31页 |
| ·序列模式 | 第17-19页 |
| ·序列模式简介 | 第17-18页 |
| ·序列模式挖掘的特点 | 第18-19页 |
| ·序列模式挖掘算法 | 第19页 |
| ·Web预取技术 | 第19-24页 |
| ·空间局部性 | 第19-20页 |
| ·预取概述 | 第20页 |
| ·预取分类 | 第20-22页 |
| ·预取算法 | 第22-24页 |
| ·个性化推荐技术 | 第24-30页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-25页 |
| ·个性化定义 | 第25-26页 |
| ·推荐与个性化推荐 | 第26-27页 |
| ·个性化推荐与Web使用挖掘 | 第27-28页 |
| ·基于行为的兴趣研究及个性化推荐 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 个性化推荐性能指标研究 | 第31-44页 |
| ·Web缓存技术概述 | 第31-32页 |
| ·请求流时间局部性特征 | 第32页 |
| ·Web缓存替换算法 | 第32-34页 |
| ·Web缓存与传统缓存的区别 | 第34-35页 |
| ·性能指标 | 第35-38页 |
| ·吞吐量 | 第35页 |
| ·命中率与字节命中率 | 第35-36页 |
| ·文档分组(packet)命中率 | 第36页 |
| ·平均访问延迟与空间利用率 | 第36页 |
| ·准确率与查全率 | 第36-37页 |
| ·PRS | 第37页 |
| ·延迟时间 | 第37页 |
| ·流量开销 | 第37-38页 |
| ·命中率与字节命中率的关系 | 第38-43页 |
| ·有限缓存命中率与字节命中率之间的关系 | 第38-39页 |
| ·无限缓存里命中率与字节命中率之间的关系 | 第39-40页 |
| ·实验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于Web访问行为的个性化推荐模型研究 | 第44-60页 |
| ·Markov模型概述 | 第44-45页 |
| ·传统Markov模型 | 第45-46页 |
| ·混合阶Markov模型 | 第46-59页 |
| ·HTMM模型 | 第46页 |
| ·基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型 | 第46-53页 |
| ·实验 | 第53-59页 |
| ·精度投票方法 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-61页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·进一步的工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录1 攻读硕士期间发表学术论文 | 第67页 |
