| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 当前研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究意义及主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 OLAP相关概念及技术 | 第17-26页 |
| 2.1 OLAP相关理论 | 第17-22页 |
| 2.1.1 多维表达式（MDX）简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 OLAP查询 | 第18-19页 |
| 2.1.3 OLAP会话 | 第19-20页 |
| 2.1.4 OLAP相关操作 | 第20-22页 |
| 2.2 OLAP推荐多目标优化相关技术 | 第22-25页 |
| 2.2.1 距离计算方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 相似度计算方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 标签技术介绍 | 第24-25页 |
| 2.3 Smith-Waterman算法背景介绍 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 OLAP会话相似度计算优化方法研究 | 第26-41页 |
| 3.1 OLAP查询日志预处理 | 第26-28页 |
| 3.2 MDX构建相似度计算模型 | 第28-31页 |
| 3.2.1 维度属性构建 | 第28-29页 |
| 3.2.2 谓词向量构建 | 第29-30页 |
| 3.2.3 度量属性构建 | 第30-31页 |
| 3.3 Smith-Waterman算法计算会话相似度 | 第31-40页 |
| 3.3.1 OLAP查询相似度计算 | 第31-32页 |
| 3.3.2 Smith-Waterman算法构建会话相似度 | 第32-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于新颖度排名的OLAP会话推荐优化研究 | 第41-52页 |
| 4.1 OLAP查询推荐技术产生背景 | 第41-42页 |
| 4.2 推荐技术相关介绍 | 第42-47页 |
| 4.2.1 基于协同过滤的推荐技术 | 第42-44页 |
| 4.2.2 基于内容的推荐技术 | 第44-46页 |
| 4.2.3 现有推荐技术存在的问题 | 第46-47页 |
| 4.3 OLAP会话推荐技术 | 第47-51页 |
| 4.3.1 OLAP推荐中存在的问题 | 第47-48页 |
| 4.3.2 Top-K推荐背景 | 第48页 |
| 4.3.3 基于新颖度排名的组合会话推荐技术 | 第48-50页 |
| 4.3.4 推荐算法流程描述 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于标签生成技术的OLAP会话推荐优化研究 | 第52-60页 |
| 5.1 OLAP标签 | 第52-53页 |
| 5.2 标签稀疏性问题 | 第53-54页 |
| 5.3 OLAP标签生成技术简介 | 第54-56页 |
| 5.4 基于编辑距离的OLAP会话标签生成算法 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第60-71页 |
| 6.1 测试平台与配置 | 第60-61页 |
| 6.2 实验的数据准备及整体流程 | 第61-63页 |
| 6.3 实验测试数据分析 | 第63-70页 |
| 6.3.1 实验评价指标 | 第63-64页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第64-68页 |
| 6.3.3 推荐方法可视化 | 第68-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
| 7.2 工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录 | 第79-80页 |
| 详细摘要 | 第80-82页 |
