| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-35页 |
| ·本文研究的背景 | 第12-15页 |
| ·本文研究的目的与意义 | 第15-16页 |
| ·本文研究的目的 | 第15页 |
| ·本文研究的意义 | 第15-16页 |
| ·WEB 挖掘的研究现状 | 第16-23页 |
| ·Web 结构挖掘 | 第16-17页 |
| ·Web 内容挖掘 | 第17-19页 |
| ·Web 使用挖掘 | 第19-21页 |
| ·语义Web 挖掘 | 第21-23页 |
| ·电子商务个性化推荐的研究现状 | 第23-29页 |
| ·传统的个性化推荐方法 | 第23-24页 |
| ·基于Web 挖掘的个性化推荐方法 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| ·本文的研究内容与方法 | 第29-32页 |
| ·本文的研究内容 | 第29-30页 |
| ·本文的结构 | 第30-31页 |
| ·本文的研究方法 | 第31-32页 |
| ·本文的主要创新点 | 第32-35页 |
| 2 基于WEB 挖掘的电子商务个性化推荐机理 | 第35-51页 |
| ·基于WEB 挖掘的电子商务个性化推荐流程 | 第35-37页 |
| ·数据输入 | 第36页 |
| ·数据预处理 | 第36页 |
| ·模式分析 | 第36-37页 |
| ·在线推荐 | 第37页 |
| ·信息运动视角的电子商务个性化推荐模型 | 第37-47页 |
| ·全信息理论 | 第37-38页 |
| ·“点击流”信息的层次 | 第38-39页 |
| ·“点击流”信息运动过程 | 第39-47页 |
| ·电子商务个性化推荐的方法体系 | 第47-50页 |
| ·语法层次的电子商务个性化推荐方法 | 第48-49页 |
| ·语义层次的电子商务个性化推荐方法 | 第49页 |
| ·语用层次的电子商务个性化推荐方法 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 3 语法层次的WEB 用户偏好分析与推荐 | 第51-71页 |
| ·语法层次的WEB 用户偏好分析与推荐框架 | 第51-52页 |
| ·WEB 交易事务集的提取 | 第52-60页 |
| ·数据过滤 | 第52-53页 |
| ·用户识别 | 第53-56页 |
| ·会话识别 | 第56-57页 |
| ·路径补充 | 第57-60页 |
| ·基于WEB 交易事务聚类的用户偏好分析 | 第60-64页 |
| ·交易事务的表示 | 第60页 |
| ·交易事务聚类 | 第60-62页 |
| ·导出Web 使用文档 | 第62-63页 |
| ·生成用户偏好页面集 | 第63-64页 |
| ·基于频繁WEB 页面集的用户偏好视图 | 第64-70页 |
| ·提取频繁Web 页面集 | 第64-67页 |
| ·生成用户偏好视图 | 第67-70页 |
| ·本章小节 | 第70-71页 |
| 4 语义层次的基于WEB 文本挖掘的推荐规则获取与匹配 | 第71-86页 |
| ·基于WEB 文本挖掘的推荐规则获取与匹配模型 | 第71-73页 |
| ·基于向量空间模型的WEB 文本表示 | 第73-78页 |
| ·Web 页面的净化 | 第73-74页 |
| ·Web 文本特征粒度的选择 | 第74页 |
| ·Web 文本特征的抽取 | 第74-76页 |
| ·Web 文本特征的选择 | 第76-78页 |
| ·基于WEB 特征词条聚类的文本挖掘 | 第78-82页 |
| ·交易事务的特征词条表示 | 第78-79页 |
| ·基于特征词条的交易事务聚类 | 第79-80页 |
| ·导出Web 文本文档 | 第80-81页 |
| ·生成匹配文档 | 第81-82页 |
| ·WEB 文本关联规则获取与匹配 | 第82-85页 |
| ·基于关联规则的频繁Web 特征词条集 | 第82-84页 |
| ·生成匹配文档 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 整合WEB 语义知识的电子商务个性化推荐方法 | 第86-105页 |
| ·整合WEB 语义知识的电子商务个性化推荐框架 | 第86-88页 |
| ·WEB 领域本体的构建 | 第88-98页 |
| ·本体的基本理论 | 第88-92页 |
| ·本体构建的一般方法 | 第92-93页 |
| ·Web 领域本体的构建过程 | 第93-98页 |
| ·基于WEB 领域本体的电子商务个性化推荐方法 | 第98-104页 |
| ·导出语义层次的Web 使用文档 | 第98-102页 |
| ·生成个性化推荐页面集 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 6 语用层次的WEB 用户效用函数构建 | 第105-119页 |
| ·引言 | 第105-107页 |
| ·语用层次的电子商务个性化推荐方法的核心问题 | 第105-106页 |
| ·面向此次站点访问的用户效用函数构建方法 | 第106-107页 |
| ·基于用户反馈的效用函数 | 第107-113页 |
| ·用户反馈 | 第107-109页 |
| ·基于用户显式反馈的效用函数 | 第109页 |
| ·基于用户隐式反馈的效用函数 | 第109-113页 |
| ·基于贝叶斯网络学习机制的效用函数构建 | 第113-118页 |
| ·贝叶斯网络 | 第113-115页 |
| ·基于一般用户效用函数的先验贝叶斯网络构建 | 第115-117页 |
| ·基于一般用户效用函数的贝叶斯网络学习 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 7 全文总结与研究展望 | 第119-123页 |
| ·全文总结 | 第119-121页 |
| ·研究展望 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-140页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第140-141页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加及完成的科研课题 | 第141页 |