基于WEB挖掘的个性化服务
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·背景 | 第10页 |
| ·WEB挖掘与个性化服务 | 第10-11页 |
| ·基于WEB挖掘的个性化服务 | 第11-12页 |
| ·研究现状及存在的的问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的定义和过程 | 第16页 |
| ·数据挖掘定义 | 第16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16页 |
| ·数据挖掘常用的技术 | 第16-17页 |
| ·WEB挖掘 | 第17-21页 |
| ·WEB挖掘及其分类 | 第17-18页 |
| ·WEB使用挖掘 | 第18-19页 |
| ·WEB内容挖掘 | 第19-20页 |
| ·WEB结构挖掘 | 第20-21页 |
| ·个性化技术 | 第21-24页 |
| ·个性化的定义 | 第21页 |
| ·个性化推荐的实现方法 | 第21-23页 |
| ·获得用户访问信息的方法 | 第23-24页 |
| ·个性化推荐与WEB挖掘 | 第24页 |
| ·兴趣度 | 第24-27页 |
| ·兴趣度的定义 | 第24页 |
| ·兴趣度的计算和表示 | 第24-26页 |
| ·显式和隐式相结合的兴趣度的计算方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 页面关联规则挖掘研究 | 第28-40页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘 | 第29-35页 |
| ·关联规则的主要概念 | 第30-31页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第31-32页 |
| ·经典的关联规则算法 | 第32-33页 |
| ·Apriori算法 | 第33-35页 |
| ·页面关联规则挖掘 | 第35-38页 |
| ·相关理论 | 第35-36页 |
| ·基于兴趣度的页面关联规则 | 第36-38页 |
| ·实验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 协作过滤技术 | 第40-49页 |
| ·协作过滤的定义 | 第40页 |
| ·协作过滤的算法介绍 | 第40-41页 |
| ·协作过滤的实现 | 第41-43页 |
| ·实例和存在的的问题 | 第43-45页 |
| ·实例 | 第43-44页 |
| ·协作过滤存在的问题 | 第44-45页 |
| ·聚类方法 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-51页 |
| 本文的主要工作 | 第49页 |
| 进一步的工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 研究生期间主要科研工作及成果 | 第54页 |
