| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·数字图书馆的研究背景 | 第15-16页 |
| ·研究现状 | 第16-20页 |
| ·个性化推荐的主要技术 | 第16-19页 |
| ·数字图书馆推荐系统面临的问题 | 第19-20页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 数数字字图图书书馆馆个个性性化化推荐的研究 | 第23-31页 |
| ·个性化推荐服务的背景 | 第23页 |
| ·个性化推荐服务的必要性 | 第23-24页 |
| ·个性化推荐的主体 | 第24-27页 |
| ·用户模型 | 第25-26页 |
| ·资源描述 | 第26-27页 |
| ·个性化服务的方式 | 第27-28页 |
| ·个性化的信息检索 | 第27页 |
| ·个性化推荐服务 | 第27-28页 |
| ·Mylibrary 个性化系统 | 第28页 |
| ·个性化推荐系统 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 多最小支持度关联规则在个性化推荐中的应用 | 第31-41页 |
| ·关联规则的应用和研究 | 第31-33页 |
| ·关联规则在图书馆中的主要应用 | 第31-32页 |
| ·关联规则的发展 | 第32-33页 |
| ·Apriori 在数字图书馆中的应用 | 第33-36页 |
| ·Apriori 算法 | 第33-34页 |
| ·Apriori 在图书馆应用中遇到的问题 | 第34-36页 |
| ·多最小支持度关联规则在数字图书馆中的应用 | 第36-40页 |
| ·多最小支持度 MMS 的定义 | 第36-37页 |
| ·基于多最小支持度 MMS 的关联规则 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 用户聚类在个性化推荐中的应用 | 第41-55页 |
| ·聚类的研究和应用 | 第41-46页 |
| ·聚类的概念 | 第41页 |
| ·聚类对象的类型 | 第41-42页 |
| ·聚类的方法 | 第42-46页 |
| ·用户聚类在数字图书馆中的应用 | 第46-52页 |
| ·基于多最小支持度 MMS 的关联规则未解决的问题 | 第46页 |
| ·引入用户聚类的原因 | 第46-48页 |
| ·用户聚类的混合属性距离函数 | 第48-49页 |
| ·用户聚类的算法 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第五章 系统结构和系统实现 | 第55-69页 |
| ·系统结构 | 第55-56页 |
| ·系统实现 | 第56-68页 |
| ·客户端的实现 | 第57-60页 |
| ·客户端中的数据表 | 第60-62页 |
| ·后台管理端的实现 | 第62-66页 |
| ·后台管理系统的数据表 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 实验验证 | 第69-75页 |
| ·实验目的 | 第69页 |
| ·实验过程和结果 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-75页 |
| 第七章 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第81-83页 |
| 作者和导师简介 | 第83-85页 |