基于用户行为的产品关键词优化研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 相关技术 | 第13-23页 |
| 2.1 数据预处理 | 第13-14页 |
| 2.2 常用数据挖掘算法 | 第14-20页 |
| 2.2.1 数据挖掘 | 第14-15页 |
| 2.2.2 K-means聚类 | 第15-17页 |
| 2.2.3 关联规则 | 第17-20页 |
| 2.3 用户行为分析 | 第20-22页 |
| 2.3.1 用户行为概念 | 第20页 |
| 2.3.2 用户行为分析与数据挖掘联系 | 第20页 |
| 2.3.3 行为数据收集技术 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 挖掘数据集构建 | 第23-31页 |
| 3.1 加权记录数据集构建 | 第23-28页 |
| 3.1.1 权重函数模型 | 第23-26页 |
| 3.1.2 加权记录数据集构建流程 | 第26-28页 |
| 3.2 加权轨迹数据集构建 | 第28-30页 |
| 3.2.1 总体权重表构建 | 第28-29页 |
| 3.2.2 加权轨迹数据集构建流程 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 关联规则挖掘和关联词库构建 | 第31-37页 |
| 4.1 关联规则挖掘 | 第31-33页 |
| 4.2 关联词库构建 | 第33-36页 |
| 4.2.1 关联词库建模 | 第33-34页 |
| 4.2.2 规则前后件语义聚簇 | 第34-35页 |
| 4.2.3 规则聚簇 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 产品关键词优化及实验评估 | 第37-43页 |
| 5.1 优化产品关键词组表 | 第37页 |
| 5.2 优化算法 | 第37-38页 |
| 5.3 实验评估 | 第38-42页 |
| 5.3.1 数据集及评价标准 | 第38-39页 |
| 5.3.2 实验方案设计 | 第39页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 系统设计与实现 | 第43-51页 |
| 6.1 系统流程 | 第43页 |
| 6.2 系统实现 | 第43-50页 |
| 6.2.1 实验环境 | 第43-44页 |
| 6.2.2 实验数据 | 第44页 |
| 6.2.3 数据库设计 | 第44-45页 |
| 6.2.4 挖掘数据集生成模块 | 第45-47页 |
| 6.2.5 关联词库热词库生成模块 | 第47-48页 |
| 6.2.6 产品关键词优化模块 | 第48页 |
| 6.2.7 系统测试 | 第48-50页 |
| 6.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
