| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·Web日志挖掘 | 第11页 |
| ·个性化服务 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 Web日志挖掘与网站推荐服务系统的总体设计 | 第14-19页 |
| ·Web日志挖掘 | 第14-16页 |
| ·Web日志 | 第14-15页 |
| ·Web日志挖掘过程 | 第15-16页 |
| ·网站推荐服务系统的需求分析 | 第16页 |
| ·网站推荐系统的模块划分 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 信息采集层的研究与设计 | 第19-31页 |
| ·Web用户信息的采集 | 第19-22页 |
| ·信息采集的对象和策略 | 第19-20页 |
| ·Web用户基本信息的采集 | 第20页 |
| ·Web用户访问页面信息的采集 | 第20-22页 |
| ·用户信息集的建立 | 第22-30页 |
| ·数据预处理 | 第22-27页 |
| ·数据仓库的建立 | 第27页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第27-29页 |
| ·数据仓库的数据结构 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 用户兴趣建模层的研究与设计 | 第31-43页 |
| ·用户兴趣建模技术的分类 | 第31页 |
| ·用户信息模型的建立 | 第31-35页 |
| ·UserID-CprPageID关联矩阵 | 第32-33页 |
| ·主题网页兴趣度的计算 | 第33-35页 |
| ·用户兴趣模型的表示 | 第35页 |
| ·个性化主页推荐中的聚类分析 | 第35-41页 |
| ·聚类分析概述 | 第36-37页 |
| ·主题页面聚类 | 第37-38页 |
| ·主题页面聚类的有效性验证 | 第38-41页 |
| ·用户聚类分析 | 第41页 |
| ·用户兴趣模型的更新 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 信息服务层的研究与设计 | 第43-48页 |
| ·个性化推荐服务的技术分类 | 第43-44页 |
| ·个性化导航的设计 | 第44-45页 |
| ·个性化导航的概念 | 第44页 |
| ·个性化导航的推荐算法 | 第44-45页 |
| ·个性化页面的设计 | 第45-46页 |
| ·个性化页面的概念 | 第45-46页 |
| ·个性化页面的推荐算法 | 第46页 |
| ·个性化推荐服务的人机界面 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |