用户网页浏览兴趣模型建模方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的意义 | 第10页 |
| ·论文的主要内容以及组织结构 | 第10-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 用户兴趣挖掘与个性化推荐技术分析 | 第13-26页 |
| ·数据挖掘 | 第13页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第13-16页 |
| ·Web挖掘 | 第16-17页 |
| ·Web挖掘分类 | 第17-18页 |
| ·个性化推荐技术 | 第18-20页 |
| ·关联规则与Apriori算法 | 第20-23页 |
| ·关联规则 | 第20-21页 |
| ·Apriori算法 | 第21-23页 |
| ·聚类技术与K均值算法 | 第23-25页 |
| ·聚类技术 | 第23-24页 |
| ·K均值算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于关键词附属关系的用户兴趣模型建模 | 第26-36页 |
| ·向量空间模型 | 第26-27页 |
| ·向量空间模型存在的问题 | 第27-29页 |
| ·基于关键词附属关系的用户兴趣模型 | 第29-35页 |
| ·相关概念 | 第29-30页 |
| ·节点及连线的权重计算 | 第30-33页 |
| ·节点及连线的权重计算思想 | 第30页 |
| ·节点及连线的权重计算公式 | 第30-33页 |
| ·关键词附属关系模型构建示意 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 系统原型及其实现 | 第36-48页 |
| ·系统原型介绍和架构 | 第36-37页 |
| ·用户界面层(表现层) | 第37-38页 |
| ·数据采集层 | 第38-42页 |
| ·BHO介绍 | 第39-41页 |
| ·IE_Monitor的工作流程 | 第41-42页 |
| ·数据预处理层 | 第42页 |
| ·逻辑层(分析功能) | 第42-46页 |
| ·Apriori模块 | 第43-44页 |
| ·VSM建模模块 | 第44页 |
| ·K均值聚类模块 | 第44-45页 |
| ·附属关系建模模块 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 实验及结论 | 第48-54页 |
| ·实验数据来源 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结和展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录1 图索引 | 第58-59页 |
| 附录2 表索引 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
