| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究内容 | 第11-12页 |
| ·文章组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 Web 日志挖掘概述 | 第14-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的背景 | 第14页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第14-15页 |
| ·Web 挖掘 | 第15-17页 |
| ·Web 挖掘简介 | 第15-16页 |
| ·Web 挖掘分类 | 第16-17页 |
| ·Web 日志挖掘的研究现状 | 第17-18页 |
| ·Web 日志挖掘的总体流程和相关技术 | 第18-22页 |
| ·数据预处理 | 第19-20页 |
| ·模式发现 | 第20页 |
| ·模式分析 | 第20-22页 |
| 第三章 Web 日志挖掘中算法的改进 | 第22-34页 |
| ·用户识别算法的改进 | 第22-27页 |
| ·问题的提出 | 第22页 |
| ·重写 URL 技术 | 第22-23页 |
| ·IASR 用户识别算法 | 第23-24页 |
| ·实验与结果 | 第24-26页 |
| ·总结与讨论 | 第26-27页 |
| ·Apriori 算法的改进 | 第27-34页 |
| ·问题的提出 | 第27页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第27-28页 |
| ·Apriori 算法 | 第28-30页 |
| ·Apriori 算法的缺陷及改进方法 | 第30-32页 |
| ·实验与总结 | 第32-34页 |
| 第四章 改进算法在个性化服务中的应用 | 第34-40页 |
| ·个性化服务的研究现状 | 第34-35页 |
| ·个性化服务的应用现状 | 第35-36页 |
| ·个性化服务实现技术 | 第36-38页 |
| ·用户跟踪技术 | 第37页 |
| ·文本处理技术 | 第37页 |
| ·文本分类/聚类技术 | 第37-38页 |
| ·信息推荐技术 | 第38页 |
| ·改进算法的应用 | 第38-40页 |
| 第五章 渔业科学数据共享平台个性化服务系统设计与实现 | 第40-57页 |
| ·渔业信息推荐系统 | 第40-49页 |
| ·渔业信息推荐系统的总体设计 | 第40-43页 |
| ·渔业信息推荐系统的实现 | 第43-46页 |
| ·实践与分析 | 第46-49页 |
| ·智能 RSS 阅读器系统 | 第49-57页 |
| ·特征抽取 | 第50-52页 |
| ·信息过滤 | 第52-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读研究生期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |