基于浏览行为量化计算的用户兴趣网页分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·个性化服务研究现状 | 第8-9页 |
| ·捕获技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究方向及意义 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 2 基于浏览行为的网页捕获 | 第13-25页 |
| ·用户浏览行为分析 | 第13-16页 |
| ·浏览行为的特征 | 第13页 |
| ·浏览行为的分类 | 第13-15页 |
| ·用户浏览行为的选取 | 第15-16页 |
| ·用户浏览数据的采集 | 第16-19页 |
| ·浏览数据的获取途径 | 第16-18页 |
| ·浏览数据采取手段的选择 | 第18页 |
| ·隐私与保护 | 第18-19页 |
| ·实现方法 | 第19-24页 |
| ·BHO 技术 | 第19-20页 |
| ·钩子技术 | 第20-22页 |
| ·自定义 IE 按钮 | 第22-23页 |
| ·捕获过程 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于量化计算的兴趣网页发现 | 第25-32页 |
| ·基于行为分析的网页兴趣度量化计算 | 第25-28页 |
| ·浏览行为的计算 | 第25-26页 |
| ·浏览行为的数据结构 | 第26-28页 |
| ·兴趣网页的发现 | 第28-29页 |
| ·异常网页处理 | 第29页 |
| ·特殊网页的处理 | 第29页 |
| ·用户行为参数的自适应 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于搜索词的网页兴趣度调整 | 第32-42页 |
| ·搜索词的捕获 | 第32-35页 |
| ·URL 分析 | 第32-34页 |
| ·捕获搜索词 | 第34-35页 |
| ·字符编码转换 | 第35-37页 |
| ·Unicode 编码 | 第35-36页 |
| ·GBK 编码 | 第36页 |
| ·UTF-8 编码 | 第36-37页 |
| ·编码转换 | 第37页 |
| ·基于搜索词的兴趣度调整 | 第37-41页 |
| ·搜索词的分词 | 第38-39页 |
| ·搜索词典的建立 | 第39-40页 |
| ·基于搜索词的兴趣度调整 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实验结果与分析 | 第42-53页 |
| ·个性化搜索原型系统介绍 | 第42-43页 |
| ·个性化搜索原型系统组成 | 第42-43页 |
| ·兴趣网页提取效果的评价方法 | 第43页 |
| ·兴趣网页自动提取效果实验分析 | 第43-48页 |
| ·实验内容和流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-48页 |
| ·搜索词对边界兴趣网页判定的作用 | 第48-50页 |
| ·对兴趣聚类数目的影响 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
