| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 引言 | 第11-13页 |
| 第一章 电子商务个性化与Web使用挖掘技术 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·电子商务个性化与个性化电子商务 | 第13-14页 |
| ·电子商务个性化 | 第13页 |
| ·个性化电子商务 | 第13-14页 |
| ·电子商务个性化与个性化电子商务的联系 | 第14页 |
| ·电子商务应该具备个性化的经营模式 | 第14-16页 |
| ·从电子商务经济环境来看 | 第14页 |
| ·从网站策略需求来看 | 第14-15页 |
| ·从企业经营方式来看 | 第15-16页 |
| ·Web使用挖掘技术 | 第16-18页 |
| ·Web使用挖掘的概念 | 第16页 |
| ·Web使用挖掘的步骤 | 第16-18页 |
| ·Web使用挖掘技术在电子商务中的应用 | 第18-20页 |
| ·电子商务应用Web使用挖掘技术的必然性 | 第18页 |
| ·Web使用挖掘技术给电子商务带来的好处 | 第18-20页 |
| 第二章 Web使用挖掘中数据采集渠道及其存在的问题 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·Web使用挖掘中数据的采集渠道 | 第20-26页 |
| ·服务器端数据 | 第20-23页 |
| ·客户端数据 | 第23-24页 |
| ·中间环节数据 | 第24-26页 |
| ·数据采集过程中存在的问题 | 第26-29页 |
| ·Web服务器端常见的问题 | 第26-28页 |
| ·获取客户端数据存在的问题 | 第28页 |
| ·Cookie存在的问题 | 第28-29页 |
| 第三章 Web使用挖掘数据预处理研究 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·数据预处理的过程 | 第29-40页 |
| ·数据清理 | 第29-31页 |
| ·用户识别 | 第31-35页 |
| ·用户会话识别 | 第35-37页 |
| ·路径补充 | 第37-38页 |
| ·数据格式化 | 第38-40页 |
| 第四章 基于动态聚类的协同过滤推荐算法 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·协同过滤推荐算法概述 | 第40-44页 |
| ·协同过滤推荐的定义和分类 | 第40-41页 |
| ·协同过滤推荐的过程 | 第41-43页 |
| ·协同过滤推荐算法的缺点 | 第43-44页 |
| ·基于动态聚类的k-means算法 | 第44-49页 |
| ·k-means算法介绍 | 第44页 |
| ·k-means算法的流程 | 第44-46页 |
| ·k-means算法的例子 | 第46-49页 |
| 第五章 基于Web使用挖掘的电子商务个性化站点实现 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·电子商务个性化模型的体系结构 | 第49-52页 |
| ·推荐引擎 | 第49-50页 |
| ·电子商务个性化模型的体系结构 | 第50-52页 |
| ·基于Web使用挖掘的个性化电子商务网站的实施 | 第52-59页 |
| ·相关服务器介绍 | 第52-53页 |
| ·日志服务器数据库结构设计 | 第53-54页 |
| ·电子商务网站各模块设计 | 第54-57页 |
| ·个性化电子商务网站结构规划图 | 第57-59页 |
| 结语 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 感谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |