基于Web的用户兴趣及需求技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的提出 | 第12-13页 |
| ·国内外现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容和设计目标 | 第14-16页 |
| ·本论文的主要贡献 | 第16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 用户兴趣及需求挖掘的技术概述 | 第18-31页 |
| ·数据挖掘技术 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景 | 第18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘产生的模式 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第20页 |
| ·Web 挖掘技术 | 第20-25页 |
| ·信息抽取技术 | 第20-22页 |
| ·分词技术 | 第22-23页 |
| ·特征提取 | 第23-24页 |
| ·页面分类 | 第24-25页 |
| ·用户兴趣及需求建模技术相关理论 | 第25-30页 |
| ·用户兴趣及需求模型 | 第25-26页 |
| ·用户模型的表示 | 第26-28页 |
| ·用户兴趣及需求建模方式 | 第28-30页 |
| ·用户模型的优化更新 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 数据准备&预处理相关技术的研究 | 第31-42页 |
| ·基于DOM 的信息抽取 | 第31-36页 |
| ·页面特点 | 第31页 |
| ·DOM 原理 | 第31-33页 |
| ·HTMLParser 解析器 | 第33-34页 |
| ·基于DOM 的信息抽取流程 | 第34-36页 |
| ·分词与特征提取 | 第36-38页 |
| ·文本表示 | 第36-37页 |
| ·特征选择 | 第37-38页 |
| ·页面分类 | 第38-41页 |
| ·关键词提取 | 第38-40页 |
| ·基于χ~2 统计和关键词加权的分类方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 用户个体兴趣及需求挖掘算法的研究 | 第42-51页 |
| ·相关定义 | 第42-43页 |
| ·用户个体兴趣模型表示 | 第43-44页 |
| ·长期兴趣挖掘算法 | 第44-46页 |
| ·长期兴趣相关定义和指标 | 第44-45页 |
| ·长期兴趣挖掘流程 | 第45页 |
| ·长期兴趣挖掘算法描述 | 第45-46页 |
| ·短期兴趣挖掘算法 | 第46-47页 |
| ·短期兴趣相关定义和指标 | 第46页 |
| ·短期兴趣挖掘流程 | 第46-47页 |
| ·短期兴趣挖掘算法描述 | 第47页 |
| ·兴趣度 | 第47-48页 |
| ·用户模型更新 | 第48-50页 |
| ·模型更新相关定义和指标 | 第48页 |
| ·模型更新算法描述 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 用户群体兴趣挖掘算法的研究 | 第51-58页 |
| ·高维稀疏二态数据 | 第52页 |
| ·基于 Links 的 Rock 聚类算法 | 第52-56页 |
| ·Neighbors | 第53页 |
| ·Links | 第53-54页 |
| ·ROCK 聚类算法的总体流程 | 第54-55页 |
| ·ROCK 核心算法描述 | 第55-56页 |
| ·处理剩余数据 | 第56页 |
| ·判别函数 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 用户兴趣挖掘系统设计与整体框架 | 第58-67页 |
| ·系统设计原理 | 第58页 |
| ·系统总体架构 | 第58-61页 |
| ·逻辑架构模型概览 | 第58-61页 |
| ·逻辑架构设计使用的模式 | 第61页 |
| ·数据库设计 | 第61-63页 |
| ·关键数据类的设计 | 第63-64页 |
| ·系统评估方法 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 测试与分析 | 第67-76页 |
| ·信息抽取实验分析 | 第67-68页 |
| ·页面分类实验分析 | 第68-71页 |
| ·用户个体兴趣及需求挖掘实验分析 | 第71-74页 |
| ·用户群体兴趣挖掘实验分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第八章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
