基于用户浏览行为的网络资源排序研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文工作 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 网络资源排序理论及相关技术研究 | 第14-26页 |
| ·网络资源排序相关方法 | 第14-15页 |
| ·基于网络资源链接的排序 | 第14页 |
| ·基于网络资源内容分析排序 | 第14-15页 |
| ·基于用户浏览行为的排序 | 第15页 |
| ·数据挖掘技术与方法 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-17页 |
| ·Web挖掘技术 | 第17-20页 |
| ·数据预处理技术 | 第20-21页 |
| ·相关工具 | 第21-24页 |
| ·网络加速器和浏览器辅助对象 | 第21-23页 |
| ·SPSS工具 | 第23页 |
| ·ARMADA | 第23-24页 |
| ·用户浏览行为采集技术 | 第24-26页 |
| ·基于用户行为的数据采集技术 | 第24页 |
| ·本文采集数据策略 | 第24-26页 |
| 第3章 基于用户行为的网络资源排序 | 第26-66页 |
| ·基于用户行为的网络资源评价 | 第26-49页 |
| ·相关分析 | 第26-32页 |
| ·线性回归 | 第32-36页 |
| ·线性回归建立网络资源评分模型 | 第36-49页 |
| ·关联规则算法改进 | 第49-62页 |
| ·关联规则 | 第49-54页 |
| ·基于加权关联规则的挖掘算法 | 第54-60页 |
| ·加权关联规则挖掘算法改进 | 第60-62页 |
| ·基于网络资源评价和加权关联规则的资源排序 | 第62-66页 |
| ·推荐度 | 第62-63页 |
| ·基于加权关联规则排序算法 | 第63-66页 |
| 第4章 基于用户行为的网络资源排序实验 | 第66-77页 |
| ·实验数据 | 第66-67页 |
| ·获得权值 | 第67-68页 |
| ·关联规则挖掘 | 第68-73页 |
| ·找到加权频繁项集 | 第68-71页 |
| ·挖掘强关联规则 | 第71-72页 |
| ·推荐度计算 | 第72-73页 |
| ·排序 | 第73-74页 |
| ·排序结果分析 | 第74-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读学位期间参与的课题情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
