基于Web使用挖掘的个性化推荐系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 WEB使用挖掘综述 | 第13-22页 |
| ·Web数据挖掘 | 第13-16页 |
| ·Web挖掘的基本概念 | 第13页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第13-16页 |
| ·Web使用挖掘 | 第16-22页 |
| ·Web使用挖掘的过程 | 第16-20页 |
| ·Web使用挖掘的应用范围 | 第20-22页 |
| 第三章 基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的设计 | 第22-25页 |
| ·系统设计 | 第22-23页 |
| ·系统特点 | 第23-25页 |
| 第四章 WEB使用挖掘的预处理研究 | 第25-39页 |
| ·Web日志介绍 | 第25-27页 |
| ·Web使用挖掘的预处理流程 | 第27-38页 |
| ·数据清洗 | 第28-29页 |
| ·用户识别 | 第29-32页 |
| ·会话识别 | 第32-33页 |
| ·路径补充 | 第33-35页 |
| ·事务识别 | 第35-37页 |
| ·预处理阶段各步骤结果 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 WEB使用挖掘的模式挖掘算法 | 第39-53页 |
| ·事务聚类算法 | 第39-44页 |
| ·目前事务聚类算法的不足 | 第39-40页 |
| ·事务聚类算法的基本定义 | 第40-41页 |
| ·事务聚类算法 | 第41-44页 |
| ·用户浏览模式挖掘算法 | 第44-52页 |
| ·目前算法的不足 | 第44-45页 |
| ·用户浏览模式挖掘算法的概念 | 第45-47页 |
| ·用户浏览模式挖掘算法 | 第47-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第六章 WEB使用挖掘的推荐算法 | 第53-59页 |
| ·基本概念 | 第53页 |
| ·基于事务聚类的推荐算法 | 第53-56页 |
| ·以往算法的不足 | 第53-54页 |
| ·相似度函数的改进 | 第54-55页 |
| ·推荐函数的改进 | 第55-56页 |
| ·推荐算法 | 第56页 |
| ·基于偏爱路径的推荐算法 | 第56-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第七章 基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的实现 | 第59-63页 |
| ·系统开发环境 | 第59页 |
| ·系统功能模块 | 第59-63页 |
| 第八章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在读期间发表的论文 | 第69页 |
