基于Web日志和网页特征内容的个性化信息推荐
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究目的和研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究目的 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 用户历史数据的自动识别与提取方法 | 第16-24页 |
| ·WEB 日志文件的研究 | 第16-19页 |
| ·Web 日志的记录 | 第16页 |
| ·日志文件的格式 | 第16-17页 |
| ·本文中Web 日志格式的设置 | 第17-19页 |
| ·数据清洗 | 第19-20页 |
| ·用户识别 | 第20-22页 |
| ·会话识别 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 用户兴趣模型及生成算法 | 第24-35页 |
| ·用户兴趣模型的概述 | 第24-26页 |
| ·用户兴趣模式的发现 | 第25页 |
| ·用户模型的表示方式 | 第25-26页 |
| ·面向多维对象的用户兴趣度模型及生成算法 | 第26-34页 |
| ·浏览时间的计算 | 第27-28页 |
| ·特征内容的获取 | 第28-29页 |
| ·用户兴趣模型的自动生成算法 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于环境变化的个性化信息推荐系统的设计 | 第35-44页 |
| ·个性化信息推荐系统的分类 | 第35-36页 |
| ·系统设计 | 第36-41页 |
| ·系统结构 | 第36-38页 |
| ·功能模块的设计 | 第38-41页 |
| ·基于环境变化的个性化信息推荐算法 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 系统实现及结果分析 | 第44-58页 |
| ·开发的主要工具和运行环境 | 第44-45页 |
| ·系统开发主要工具 | 第44-45页 |
| ·网站系统运行环境 | 第45页 |
| ·实验及分析 | 第45-57页 |
| ·基于用户权限和爬虫清除的数据清洗实验 | 第45-46页 |
| ·用户兴趣度建模实验 | 第46-49页 |
| ·基于环境变化的个性化信息推荐实验 | 第49-54页 |
| ·对模型及推荐效果实验分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·研究总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的项目目录 | 第64页 |
| C. 获国家软件知识产权的目录 | 第64页 |
