| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 网络用户行为分析的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 推荐系统的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究工作和创新点 | 第18-19页 |
| 1.3.1 本课题的主要研究工作 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本课题的创新点 | 第19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论 | 第21-37页 |
| 2.1 TCP/IP网络通信协议 | 第21-27页 |
| 2.1.1 开放系统互联参考模型概述 | 第21-23页 |
| 2.1.2 TCP/IP网络通信协议概述 | 第23-25页 |
| 2.1.3 TCP协议概述 | 第25-27页 |
| 2.2 网络用户行为分析 | 第27-29页 |
| 2.2.1 网络用户行为分析概述 | 第27页 |
| 2.2.2 网络用户行为数据来源 | 第27-28页 |
| 2.2.3 网络用户行为分析方法 | 第28-29页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第29-33页 |
| 2.3.1 数据挖掘的概念及特征 | 第29-30页 |
| 2.3.2 数据挖掘的数据存储系统 | 第30-31页 |
| 2.3.3 数据挖掘的流程 | 第31-32页 |
| 2.3.4 数据挖掘的核心技术 | 第32-33页 |
| 2.4 推荐系统 | 第33-35页 |
| 2.4.1 推荐系统概述 | 第33-34页 |
| 2.4.2 推荐系统流程 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于网络用户行为分析的用户推荐反馈系统 | 第37-55页 |
| 3.1 基于网络用户行为分析的用户推荐反馈系统总体设计 | 第37-39页 |
| 3.1.1 系统整体流程 | 第37页 |
| 3.1.2 系统模块简介 | 第37-39页 |
| 3.2 信息获取模块 | 第39-40页 |
| 3.3 信息处理模块 | 第40-44页 |
| 3.3.1 .Pcap文件结构 | 第40-41页 |
| 3.3.2 用户Mac地址以及网页URL获取 | 第41-43页 |
| 3.3.3 .Pcap文件解析 | 第43-44页 |
| 3.4 文本加工模块 | 第44-47页 |
| 3.4.1 特征提取 | 第45-46页 |
| 3.4.2 特征降维 | 第46-47页 |
| 3.4.3 文本加工 | 第47页 |
| 3.5 文本聚类模块 | 第47-53页 |
| 3.5.1 特征词权重算法 | 第48-50页 |
| 3.5.2 聚类算法以及初始值确定 | 第50-51页 |
| 3.5.3 文本聚类 | 第51-53页 |
| 3.6 推荐模块 | 第53-54页 |
| 3.6.1 基于内容的推荐系统 | 第53页 |
| 3.6.2 基于信息熵的二次聚类改进推荐算法 | 第53-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于信息熵的二次聚类推荐模型 | 第55-73页 |
| 4.1 信息熵概述 | 第55-56页 |
| 4.2 基于信息熵的二次聚类推荐模型的建立 | 第56-60页 |
| 4.2.1 模型相关定义 | 第56-58页 |
| 4.2.2 模型实现流程 | 第58-60页 |
| 4.2.3 模型实现流程图 | 第60页 |
| 4.3 两个关键问题的说明 | 第60-70页 |
| 4.3.1 二次聚类初始聚类簇数和簇心的确定 | 第60-68页 |
| 4.3.2 推荐内容的确定 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-73页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第73-87页 |
| 5.1 数据来源 | 第73-74页 |
| 5.2 基于网络用户行为分析的用户推荐反馈系统验证实验 | 第74-79页 |
| 5.2.1 数据处理与加工结果 | 第74页 |
| 5.2.2 第一次文本聚类结果 | 第74-76页 |
| 5.2.3 第二次文本聚类结果 | 第76-78页 |
| 5.2.4 推荐结果 | 第78-79页 |
| 5.3 基于信息熵的二次聚类改进推荐算法验证实验 | 第79-86页 |
| 5.3.1 相关实验参数设定 | 第79-80页 |
| 5.3.2 精确度和召回率统计结果 | 第80-83页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第83-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 全文总结 | 第87-88页 |
| 6.2 未来展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第95-97页 |
| 作者与导师简介 | 第97-98页 |
| 附件 | 第98-99页 |