智能网页推荐系统的相关技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·论文研究背景 | 第7-13页 |
| ·数据挖掘产生的背景 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘技术 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘在WEB上的应用 | 第12-13页 |
| ·论文问题的意义 | 第13-14页 |
| ·研究意义和国内外现状 | 第13-14页 |
| ·目前仍存在的问题 | 第14页 |
| ·论文的工作 | 第14-15页 |
| ·论文的研究目标 | 第14页 |
| ·论文的研究工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| 第2章 系统综述与WEB页数据库 | 第16-20页 |
| ·系统综述 | 第16-18页 |
| ·WEB页分类 | 第18页 |
| ·建立WEB页数据库 | 第18-20页 |
| ·页面属性 | 第18页 |
| ·页面数据库E-R模型 | 第18-19页 |
| ·页面数据库 | 第19-20页 |
| 第3章 日志数据处理 | 第20-25页 |
| ·日志数据净化 | 第20-21页 |
| ·区分用户和事务 | 第21页 |
| ·区分事务的导航路径与兴趣页面集 | 第21-22页 |
| ·挖掘数据库 | 第22-23页 |
| ·日志数据处理算法 | 第23-25页 |
| 第4章 用户关键路径与后缀树 | 第25-33页 |
| ·用户关键路径 | 第25页 |
| ·用户关键路径的定义 | 第25页 |
| ·寻找用户关键路径的方法 | 第25页 |
| ·后缀树 | 第25-33页 |
| ·后缀树的概念 | 第25-26页 |
| ·后缀树构造算法 | 第26-33页 |
| 第5章 利用复合后缀树挖掘关键路径 | 第33-45页 |
| ·复合后缀树的概念 | 第33-34页 |
| ·复合后缀树构造算法 | 第34-41页 |
| ·算法思想 | 第34-35页 |
| ·算法复杂性分析 | 第35-36页 |
| ·算法 | 第36-41页 |
| ·用复合后缀树挖掘关键路径 | 第41-45页 |
| 第6章 区分用户兴趣群与页面推荐 | 第45-50页 |
| ·用户兴趣群的概念 | 第45页 |
| ·区分用户兴趣群的聚类方法 | 第45-46页 |
| ·两关键路径间的距离 | 第45-46页 |
| ·区分用户群的聚类算法 | 第46页 |
| ·区分用户兴趣群 | 第46页 |
| ·准推荐页面集 | 第46-47页 |
| ·准推荐页面集的概念 | 第47页 |
| ·建立准推荐页面集 | 第47页 |
| ·用户兴趣词集 | 第47-48页 |
| ·用户兴趣词集的概念 | 第47-48页 |
| ·建立用户兴趣词集 | 第48页 |
| ·页面推荐 | 第48-50页 |
| ·页面对用户的相关度 | 第48-49页 |
| ·建立推荐页面集 | 第49页 |
| ·页面推荐 | 第49-50页 |
| 第7章 结语 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
