基于Web日志的数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的社会影响 | 第9页 |
| ·数据挖掘面临的挑战和局限性 | 第9-11页 |
| ·Web个性化服务概述 | 第11-12页 |
| ·基于日志的Web挖掘研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第16-34页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-21页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第19-21页 |
| ·Web使用记录挖掘 | 第21-24页 |
| ·Web挖掘概述 | 第21-22页 |
| ·Web使用挖掘 | 第22-23页 |
| ·Web日志挖掘的难点 | 第23-24页 |
| ·个性化推荐技术 | 第24-27页 |
| ·个性化推荐概述 | 第24-25页 |
| ·个性化推荐系统的输入输出 | 第25-26页 |
| ·个性化推荐算法 | 第26-27页 |
| ·基于日志的Web挖掘过程 | 第27-32页 |
| ·数据源的搜集 | 第28-30页 |
| ·数据的预处理 | 第30-31页 |
| ·模式挖掘过程 | 第31-32页 |
| ·模式分析 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 3 协同过滤推荐算法 | 第34-38页 |
| ·协同过滤推荐技术概述 | 第34页 |
| ·几种典型的协同过滤推荐算法 | 第34-36页 |
| ·基于用户的协同过滤算法 | 第34-35页 |
| ·基于项目的协同过滤算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于项目的协同过滤算法分析与改进 | 第38-44页 |
| ·基于项目协同过滤算法介绍 | 第38-39页 |
| ·算法定义 | 第38页 |
| ·算法问题分析 | 第38-39页 |
| ·传统算法存在的问题 | 第39-40页 |
| ·改进算法介绍 | 第40-43页 |
| ·算法的改进现状 | 第40页 |
| ·改进算法的基本思路 | 第40-42页 |
| ·改进算法的具体步骤 | 第42页 |
| ·改进算法的优势 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 Web日志挖掘实验及其分析 | 第44-56页 |
| ·实验准备 | 第44-46页 |
| ·实验环境 | 第44页 |
| ·实验对象 | 第44-45页 |
| ·数据准备 | 第45-46页 |
| ·度量标准 | 第46页 |
| ·实验数据预处理 | 第46-53页 |
| ·数据清洗 | 第46-48页 |
| ·用户识别 | 第48-50页 |
| ·会话识别 | 第50-53页 |
| ·实验过程 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 在校学习期间发表的论文 | 第63页 |
