基于匿名用户使用挖掘的个性化信息推荐研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·个性化信息推荐研究现状 | 第8-10页 |
| ·本课题的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·本文的研究工作与组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 个性化推荐系统及相关技术 | 第13-25页 |
| ·个性化推荐系统 | 第13-17页 |
| ·个性化推荐系统的定义 | 第13-14页 |
| ·个性化推荐系统的分类 | 第14-15页 |
| ·个性化推荐系统主要推荐方法 | 第15-17页 |
| ·主要推荐技术比较 | 第17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-23页 |
| ·数据挖掘 | 第17-19页 |
| ·Web 挖掘 | 第19-22页 |
| ·Web 使用挖掘 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 匿名用户使用挖掘预处理 | 第25-37页 |
| ·匿名用户使用挖掘预处理系统框架结构 | 第25页 |
| ·匿名用户使用挖掘数据源选择 | 第25-28页 |
| ·几种Web 使用数据源 | 第25-26页 |
| ·本文数据源选择 | 第26页 |
| ·访问日志文件的数据格式 | 第26-28页 |
| ·匿名用户数据源预处理 | 第28-36页 |
| ·数据清洗 | 第28-29页 |
| ·格式转换 | 第29页 |
| ·用户识别 | 第29-30页 |
| ·会话识别 | 第30-31页 |
| ·路经补全 | 第31页 |
| ·事务识别 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 匿名用户个性化推荐策略及推荐方法 | 第37-49页 |
| ·匿名用户个性化推荐系统框架 | 第37页 |
| ·推荐策略 | 第37-38页 |
| ·基于双重聚类分析的协作过滤个性化推荐 | 第38-44页 |
| ·算法的思想 | 第38-39页 |
| ·聚类分析 | 第39页 |
| ·推荐算法设计 | 第39-44页 |
| ·基于匿名用户事务模式的个性化推荐 | 第44-47页 |
| ·用户事务模式聚类 | 第44-45页 |
| ·基于聚类模式的个性化推荐 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 双重聚类协同过滤相关实验 | 第49-55页 |
| ·实验环境 | 第49页 |
| ·实验数据 | 第49页 |
| ·系统界面 | 第49-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-53页 |
| ·评价指标 | 第51页 |
| ·结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文主要工作 | 第55页 |
| ·进一步的工作 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录A | 第63-67页 |
| 附录B | 第67-68页 |
| 研究成果 | 第68-69页 |
