| 第一章 前言 | 第1-10页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·本文的工作 | 第8-9页 |
| ·论文的结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 相关理论和研究现状 | 第10-27页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第10-11页 |
| ·Web数据挖掘 | 第11-16页 |
| ·Web数据挖掘简介 | 第11-12页 |
| ·Web数据挖掘分类 | 第12-16页 |
| ·Web使用挖掘相关理论 | 第16-20页 |
| ·关联规则 | 第16-17页 |
| ·聚类 | 第17-19页 |
| ·分类 | 第19-20页 |
| ·序列模式 | 第20页 |
| ·路径分析 | 第20页 |
| ·Web使用挖掘研究现状 | 第20-25页 |
| ·已有方法的不足 | 第25-27页 |
| 第三章 电子商务推荐系统体系结构 | 第27-40页 |
| ·数据预处理 | 第28-32页 |
| ·数据清理(Data Cleaning) | 第29-30页 |
| ·用户识别(Users Identification) | 第30-31页 |
| ·会话识别(Session Identification) | 第31页 |
| ·路径完整(Path Completion) | 第31-32页 |
| ·预处理算法 | 第32页 |
| ·序列模式挖掘 | 第32-36页 |
| ·已有相关工作 | 第33页 |
| ·构造矩阵 | 第33-34页 |
| ·挖掘过程 | 第34-36页 |
| ·算法Predictor | 第36页 |
| ·用户聚类 | 第36-37页 |
| ·页面聚类 | 第37页 |
| ·页面动态推荐 | 第37-40页 |
| 第四章 算法USIA | 第40-46页 |
| ·USIA算法(User and Session Identification) | 第40-43页 |
| ·相关定义 | 第40-41页 |
| ·USIA算法过程 | 第41-43页 |
| ·USIA算法实验结果与评价 | 第43-46页 |
| 第五章 算法Predictor | 第46-52页 |
| ·算法Predictor | 第46-48页 |
| ·Predictor算法实验结果与评价 | 第48-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-54页 |
| ·工作小结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
