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基于Web挖掘的Portal个性化服务模型的研究及实现

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景第8-10页
   ·研究现状第10-11页
   ·论文的主要工作第11-12页
   ·论文的组织第12-14页
第二章 Portal 技术分析与研究第14-24页
   ·Portal 和企业信息化发展的历程第15页
   ·相关概念第15-17页
     ·Portal (门户)第15页
     ·Portlet(门户组件)第15-17页
     ·Portlet Container(门户组件容器)第17页
     ·Portal Page(门户页面)第17页
   ·Portal 规范第17-18页
     ·JSR168(Java Specification Request)第17-18页
     ·WSRP(Web Services for Remote Portlets)第18页
     ·JSR168 和 WSRP 的关系第18页
   ·Portal 的体系结构第18-21页
   ·Portal 的意义第21-22页
   ·Portal 的个性化服务分析第22-24页
第三章 数据挖掘与 WEB 挖掘第24-35页
   ·数据挖掘第24-28页
     ·定义第24-25页
     ·数据挖掘过程第25-26页
     ·数据挖掘的主要技术第26-28页
   ·Web 挖掘第28-31页
     ·定义第28-29页
     ·Web 挖掘分类第29-31页
   ·Web 使用挖掘的研究第31-35页
     ·Web 使用挖掘的过程第31-32页
     ·Web 使用挖掘的主要技术第32-33页
     ·目前在 Web 使用挖掘领域的研究方向第33-35页
第四章 Portal 个性化服务模型的系统结构第35-53页
   ·设计原则第35-36页
   ·在 Portal 门户中应用 Web 挖掘分析用户访问模式的难点分析第36-38页
   ·模型系统结构第38-39页
   ·单点登陆第39-43页
     ·定义第40页
     ·单点登录的要求及特点第40页
     ·单点登录实现机制第40-42页
     ·单点登录的设计实现第42-43页
   ·数据预处理第43-51页
   ·用户访问模式的挖掘第51-52页
   ·个性化服务内容的生成第52-53页
第五章 基于 Web 挖掘的 Portal 个性化服务的设计实现第53-65页
   ·用户访问模式的挖掘算法第54-61页
     ·构建基于用户浏览兴趣度的 User-URL 矩阵第54-58页
     ·用户相似度矩阵的建立第58-59页
     ·生成用户聚类第59-61页
     ·生成页面聚类第61页
   ·根据访问模式为用户生成个性化服务内容第61-63页
     ·个性化页面推荐集合的产生第61-62页
     ·频繁访问路径的发现第62-63页
   ·模型系统试验第63-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·工作总结第65页
   ·工作展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
附录:本文作者在攻读学位期间发表的论文第72页

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