| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 一、绪论 | 第17-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-25页 |
| 1.2.1 小屏幕终端自适应显示策略研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.2 网页智能布局研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.3 自适应架构体系研究现状 | 第22-24页 |
| 1.2.4 用户满意度评价研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.5 眼动特征研究现状 | 第25页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第25-27页 |
| 1.3.1 网页浏览眼动特征模型的构建 | 第26页 |
| 1.3.2 基于布局特征的网页分类算法 | 第26-27页 |
| 1.3.3 基于热度图的网页分割算法 | 第27页 |
| 1.3.4 基于眼动特征网页自适应转换 | 第27页 |
| 1.4 论文结构 | 第27-30页 |
| 二、网页浏览眼动特征模型的构建 | 第30-55页 |
| 2.1 相关研究 | 第30-33页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第30-31页 |
| 2.1.2 眼动研究现状 | 第31-33页 |
| 2.2 低成本眼动仪构建 | 第33-39页 |
| 2.2.1 眼动仪简介 | 第33-34页 |
| 2.2.2 系统需求 | 第34-35页 |
| 2.2.3 眼动仪基本原理 | 第35-37页 |
| 2.2.4 数据采集及分析 | 第37-39页 |
| 2.3 网页眼动注视点识别 | 第39-40页 |
| 2.4 眼动热度图生成 | 第40-41页 |
| 2.5 网页眼动热度图DOM树扩展 | 第41-43页 |
| 2.5.1 HTML DOM分类 | 第41-42页 |
| 2.5.2 HMTL DOM扩展 | 第42-43页 |
| 2.6 网页眼动热度图注意力模型构建 | 第43-46页 |
| 2.6.1 眼动指标 | 第43-44页 |
| 2.6.2 颜色模型 | 第44-45页 |
| 2.6.3 概念模型 | 第45页 |
| 2.6.4 模型的描述 | 第45-46页 |
| 2.7 网页热度图映射机制 | 第46-52页 |
| 2.8 网页眼动浏览模式 | 第52-54页 |
| 2.8.1 完全浏览模式 | 第52-53页 |
| 2.8.2 自由浏览模式 | 第53-54页 |
| 2.9 本章小节 | 第54-55页 |
| 三、基于布局特征的网页分类算法 | 第55-73页 |
| 3.1 相关研究 | 第55-59页 |
| 3.2 网页分类体系构建 | 第59-61页 |
| 3.3 网页分类数学模型 | 第61-62页 |
| 3.4 网页布局特征表示 | 第62-64页 |
| 3.5 基于网页布局特征的分类算法 | 第64-69页 |
| 3.5.1 网页分类算法流程 | 第64-66页 |
| 3.5.2 阈值的确定 | 第66-69页 |
| 3.6 实验结果分析与评价 | 第69-71页 |
| 3.6.1 实验数据与实验平台 | 第69页 |
| 3.6.2 实验结果及分析 | 第69-71页 |
| 3.7 本章小结 | 第71-73页 |
| 四、基于热度图的网页分割算法 | 第73-93页 |
| 4.1 相关研究 | 第73-78页 |
| 4.1.1 基于节点熵的网页分块算法 | 第73-74页 |
| 4.1.2 基于内容距离的页面分块算法 | 第74页 |
| 4.1.3 基于视觉特征的网页分块算法 | 第74-75页 |
| 4.1.4 基于机器学习的网页分割算法 | 第75-76页 |
| 4.1.5 基于图论的网页分割算法 | 第76-77页 |
| 4.1.6 基于模式识别的网页分割算法 | 第77-78页 |
| 4.2 最小信息单元 | 第78-87页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第78-79页 |
| 4.2.2 最小信息单元属性 | 第79-81页 |
| 4.2.3 最小信息单元属性标注 | 第81-83页 |
| 4.2.4 最小信息单元识别 | 第83-87页 |
| 4.3 基于眼动特征的网页最小信息单元相似度计算 | 第87-88页 |
| 4.3.1 最小信息单元标签属性相似度计算 | 第87页 |
| 4.3.2 最小信息单元热度图相似度计算 | 第87-88页 |
| 4.3.3 最小信息单元相似度计算 | 第88页 |
| 4.4 基于眼动热度图的网页分割算法 | 第88-90页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第90-92页 |
| 4.5.1 实验数据与实验平台 | 第90页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第90-92页 |
| 4.6 本章小节 | 第92-93页 |
| 五、基于眼动特征的网页自适应转换算法 | 第93-107页 |
| 5.1 相关研究 | 第93-97页 |
| 5.1.1 基于缩略图的网页转换方法 | 第93-94页 |
| 5.1.2 基于标记语言的网页转换方法 | 第94-95页 |
| 5.1.3 基于智能布局的网页转换方法 | 第95-97页 |
| 5.2 网页分块分类体系 | 第97-98页 |
| 5.3 目录型网页自适应转换策略 | 第98-101页 |
| 5.3.1 基于热度图的分块重要度计算 | 第98-99页 |
| 5.3.2 目录型网页自适应转换算法 | 第99-101页 |
| 5.4 内容型网页自适应转换策略 | 第101-103页 |
| 5.4.1 基于布局特征和眼动特征的网页主体内容提取换算法 | 第101-102页 |
| 5.4.2 内容型网页自适应转换算法 | 第102-103页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第103-106页 |
| 5.5.1 网页分块重要度计算准确性比较 | 第103-104页 |
| 5.5.2 网页转换结果准确性 | 第104-105页 |
| 5.5.3 网页主体内容提取算法比较 | 第105-106页 |
| 5.6 本章小节 | 第106-107页 |
| 六、基于眼动特征的网页自适应转换系统实现及应用 | 第107-116页 |
| 6.1 相关研究 | 第107页 |
| 6.2 系统功能设计 | 第107-109页 |
| 6.2.1 系统体系架构 | 第107-109页 |
| 6.2.2 系统的功能模块 | 第109页 |
| 6.3 系统实现 | 第109-111页 |
| 6.3.1 目录型网页自适应转换的实现 | 第109-110页 |
| 6.3.2 内容型网页自适应转换的实现 | 第110-111页 |
| 6.4 系统效果与分析 | 第111-113页 |
| 6.4.1 系统定性评价 | 第111-112页 |
| 6.4.2 自适应转换算法执行时间比较 | 第112-113页 |
| 6.5 案例应用及分析 | 第113-115页 |
| 6.6 本章小结 | 第115-116页 |
| 七、总结与展望 | 第116-119页 |
| 7.1 本文创新与不足 | 第116-118页 |
| 7.2 下一步工作 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 发表论文 | 第129-130页 |
| 参与科研项目情况 | 第130页 |
| 软件著作权 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |