用户访问模式在线挖掘推荐系统的研究

摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
第1章 引言	第6-9页
·研究背景	第6-7页
·本文的工作	第7-9页
第2章 Web使用挖掘技术	第9-15页
·WEB使用挖掘的应用	第9页
·WEB使用挖掘过程	第9-12页
·数据预处理阶段	第10-11页
·模式发现阶段	第11页
·模式分析阶段	第11-12页
·推荐系统概述	第12-15页
·马尔科夫模型预测方法	第12-13页
·基于向量模型的合作过滤技术	第13-15页
第3章 UAPOMR系统使用的聚类技术	第15-22页
·聚类分析概述	第15-16页
·K-均值的聚类方法	第16页
·模糊聚类方法	第16-19页
·超图划分聚类	第19-22页
第4章 UAPOMR系统的设计	第22-44页
·UAPOMR系统概述及框架	第22页
·数据预处理中模块	第22-28页
·日志分析	第22-25页
·客户端数据收集	第25-26页
·网站分析	第26-28页
·离线挖掘模块	第28-36页
·用户配置文件概述	第28页
·用户访问模式的数学表示	第28-31页
·基于事务的聚类及其用户配置文件	第31-32页
·基于关联规则的超图聚类方法	第32-36页
·在线分析模块	第36-44页
·在线推荐引擎概述	第36-37页
·基于事务聚类的推荐算法	第37-38页
·基于关联规则聚类的推荐算法	第38-44页
第5章 实验评估	第44-49页
·实验方法	第44-45页
·实验测度	第45-46页
·实验结果和分析	第46-49页
第6章 总结和展望	第49-50页
参考文献	第50-52页