| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 个性化推荐的历史和发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 个性化推荐的历史 | 第11-12页 |
| 1.2.2 个性化推荐的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 需解决问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于 Web 日志的个性化推荐系统需求分析 | 第17-23页 |
| 2.1 系统的业务需求 | 第17-18页 |
| 2.2 系统的功能需求 | 第18-21页 |
| 2.2.1 日志数据收集功能需求 | 第18-20页 |
| 2.2.2 用户信息抽取功能需求 | 第20-21页 |
| 2.2.3 个性化推荐功能需求 | 第21页 |
| 2.3 系统的非功能需求 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于 Web 日志的个性化推荐系统的设计 | 第23-48页 |
| 3.1 系统概要设计 | 第23-25页 |
| 3.2 日志收集模块详细设计 | 第25-34页 |
| 3.2.1 日志数据来源 | 第25-26页 |
| 3.2.2 日志收集模块设计 | 第26-30页 |
| 3.2.3 日志数据中转模块的设计 | 第30-32页 |
| 3.2.4 日志数据存储模块设计 | 第32-34页 |
| 3.3 数据预处理模块详细设计 | 第34-40页 |
| 3.3.1 数据清理模块设计 | 第35-37页 |
| 3.3.2 用户识别模块设计 | 第37-38页 |
| 3.3.3 Session 识别模块设计 | 第38-39页 |
| 3.3.4 路径补全模块设计 | 第39-40页 |
| 3.4 推荐引擎详细设计 | 第40-47页 |
| 3.4.1 推荐算法分析 | 第41-43页 |
| 3.4.2 聚类分析模块设计 | 第43-46页 |
| 3.4.3 推荐生成模块设计 | 第46-47页 |
| 3.5 本章的主要内容 | 第47-48页 |
| 第4章 基于 Web 日志的个性化推荐系统的实现 | 第48-68页 |
| 4.1 Web 后台查看模块实现 | 第48-51页 |
| 4.2 Web 日志收集模块的实现 | 第51-58页 |
| 4.2.1 日志收集模块的实现 | 第52-53页 |
| 4.2.2 中转服务器 msgQ _ svr 模块实现 | 第53-54页 |
| 4.2.3 日志权限管理模块实现 | 第54-55页 |
| 4.2.4 日志查询监控模块实现 | 第55-58页 |
| 4.3 日志预处理过程实现 | 第58-63页 |
| 4.3.1 数据清理模块实现 | 第58-59页 |
| 4.3.2 用户识别模块实现 | 第59-62页 |
| 4.3.3 Session 识别模块实现 | 第62-63页 |
| 4.4 个性化推荐生成模块实现 | 第63-67页 |
| 4.4.1 离线用户聚类实现 | 第63-66页 |
| 4.4.2 协同过滤推荐模块 | 第66-67页 |
| 4.4.3 外部接口定义 | 第67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 系统运行及测试 | 第68-75页 |
| 5.1 日志收集的运行结果 | 第68页 |
| 5.2 数据预处理运行结果 | 第68-69页 |
| 5.3 个性化推荐运行结果 | 第69-71页 |
| 5.4 系统测试 | 第71-74页 |
| 5.4.1 测试数据 | 第71页 |
| 5.4.2 测试环境 | 第71-72页 |
| 5.4.3 模块测试及结果分析 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 个人简历 | 第81页 |