Web访问信息挖掘若干关键技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 图表索引 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究目的及意义 | 第12-14页 |
| ·研究目的 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·研究对象 | 第14-15页 |
| ·Web挖掘简介 | 第14-15页 |
| ·Web访问信息挖掘简介 | 第15页 |
| ·研究的新特点 | 第15-17页 |
| ·本论文的主要贡献 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 Web访问信息挖掘研究状况 | 第20-34页 |
| ·国内外研究进展 | 第20-22页 |
| ·国外进展研究 | 第20-21页 |
| ·国内进展研究 | 第21-22页 |
| ·Web访问信息挖掘研究的6个方面 | 第22-33页 |
| ·系统改进 | 第23-24页 |
| ·用户建模 | 第24-26页 |
| ·发现导航模式 | 第26-28页 |
| ·改进站点的访问效率 | 第28-29页 |
| ·个性化 | 第29-31页 |
| ·商业智能发现 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 预处理研究 | 第34-49页 |
| ·相关概念 | 第34-35页 |
| ·挖掘对象 | 第35-39页 |
| ·服务器端访问信息 | 第36-39页 |
| ·客户端访问信息 | 第39页 |
| ·站点识别 | 第39-40页 |
| ·数据净化 | 第40-41页 |
| ·用户识别 | 第41-42页 |
| ·会话识别 | 第42-47页 |
| ·研究概述 | 第43页 |
| ·会话模型 | 第43-44页 |
| ·会话相似度 | 第44-45页 |
| ·分割会话 | 第45-46页 |
| ·识别访问片断 | 第46-47页 |
| ·实验数据集 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于投票选举的用户空间模型 | 第49-57页 |
| ·简介 | 第49页 |
| ·模糊聚类 | 第49-51页 |
| ·基于投票选举策略的模糊聚类 | 第51-53页 |
| ·投票选举策略 | 第51-53页 |
| ·学习 | 第53页 |
| ·用户空间模型 | 第53-55页 |
| ·用户群 | 第53-54页 |
| ·用户空间模型 | 第54-55页 |
| ·性能分析 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于混合马尔可夫模型的用户群兴趣导航 | 第57-71页 |
| ·简介 | 第57-58页 |
| ·用户访问兴趣 | 第58-62页 |
| ·用户访问页面时间 | 第58-59页 |
| ·用户访问关键字 | 第59-60页 |
| ·用户群兴趣度 | 第60-62页 |
| ·混合马尔可夫预测模型 | 第62-66页 |
| ·马尔可夫模型原型 | 第62-63页 |
| ·马尔可夫预测模型 | 第63-64页 |
| ·混合马尔可夫预测模型 | 第64-66页 |
| ·用户群兴趣导航 | 第66-67页 |
| ·性能分析 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第六章 基于用户群的站点自适应 | 第71-78页 |
| ·简介 | 第71-72页 |
| ·站点自适应模型 | 第72-75页 |
| ·相关定义 | 第72页 |
| ·自适应模型 | 第72-73页 |
| ·自适应过程 | 第73-74页 |
| ·系统框架 | 第74-75页 |
| ·性能分析 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第七章 基于改进贝叶斯算法的反馈空间模型 | 第78-87页 |
| ·简介 | 第78-79页 |
| ·反馈空间模型 | 第79-81页 |
| ·向量空间模型 | 第79页 |
| ·改进的贝叶斯算法 | 第79-81页 |
| ·调整页面空间模型 | 第81页 |
| ·性能分析 | 第81-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第八章 基于兴趣聚类的个性化网页推荐 | 第87-98页 |
| ·简介 | 第87-88页 |
| ·聚类挖掘 | 第88-92页 |
| ·路径相似度 | 第88-90页 |
| ·竞争凝聚 | 第90-91页 |
| ·问题求解 | 第91-92页 |
| ·生成推荐集 | 第92-94页 |
| ·聚类集发现 | 第92-93页 |
| ·合并用户推荐集与页面推荐集 | 第93-94页 |
| ·性能分析 | 第94-97页 |
| ·小结 | 第97-98页 |
| 第九章 原型系统实现和应用 | 第98-118页 |
| ·各方法框架 | 第98-99页 |
| ·群体性领域 | 第98-99页 |
| ·个性化领域 | 第99页 |
| ·集成框架 | 第99页 |
| ·原型系统 | 第99-106页 |
| ·设计方案 | 第99-100页 |
| ·总体结构 | 第100-101页 |
| ·原型系统实现 | 第101-106页 |
| ·原型系统应用 | 第106-117页 |
| ·应用背景 | 第106-108页 |
| ·用户空间建模 | 第108页 |
| ·用户群兴趣导航模式发现 | 第108-110页 |
| ·站点自适应 | 第110-112页 |
| ·反馈空间建模 | 第112-113页 |
| ·个性化网页推荐 | 第113-116页 |
| ·应用成果 | 第116-117页 |
| ·小结 | 第117-118页 |
| 第十章 总结与展望 | 第118-124页 |
| ·论文工作的价值 | 第118-119页 |
| ·论文所作的工作 | 第119-122页 |
| ·用户空间模型 | 第119-120页 |
| ·用户群兴趣导航 | 第120页 |
| ·站点自适应 | 第120-121页 |
| ·反馈空间模型 | 第121页 |
| ·个性化网页推荐 | 第121-122页 |
| ·原型系统 | 第122页 |
| ·方法之间的关系 | 第122页 |
| ·方法的时间有效性讨论 | 第122-123页 |
| ·将来的工作 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-131页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第131-132页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
