| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1 研究背景 | 第10页 |
| 2 国内外研究现状分析 | 第10-15页 |
| ·国外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| 3 研究的意义 | 第15-17页 |
| 4 研究内容、技术路线与方法 | 第17-18页 |
| 5 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 Web日志挖掘及个性化推荐系统 | 第20-40页 |
| 1 Web日志挖掘概述 | 第20页 |
| 2 Web日志预处理 | 第20-27页 |
| ·Web日志数据来源 | 第20-23页 |
| ·Web日志预处理基本过程 | 第23-24页 |
| ·基于正则表达式的Web日志预处理研究 | 第24-27页 |
| 3 会话识别 | 第27-34页 |
| ·用户识别 | 第28-30页 |
| ·基于时间阂值的会话识别 | 第30-34页 |
| 4 个性化推荐系统 | 第34-39页 |
| ·个性化推荐技术 | 第34-36页 |
| ·个性化推荐系统发展状况 | 第36-37页 |
| ·基于Web日志挖掘的个性化推荐系统 | 第37-39页 |
| 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 用户树形浏览模式与基于植物形态学的用户分类研究 | 第40-60页 |
| 1 用户树形访问模式研究 | 第40-49页 |
| ·单窗口多页面浏览器 | 第40-42页 |
| ·用户树形浏览模型建立 | 第42-45页 |
| ·用户树形浏览路径挖掘算法 | 第45-49页 |
| 2 基于植物形态学的用户分类研究 | 第49-59页 |
| ·数据挖掘中常用分类算法 | 第49-50页 |
| ·植物分类学概述 | 第50-52页 |
| ·基于植物形态学的用户分类算法研究 | 第52-59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于用户树形浏览模式及网络结构的推荐算法研究 | 第60-71页 |
| 1 基于网络的推荐算法原理 | 第60-63页 |
| 2 基于用户树形浏览模式下的推荐算法研究 | 第63-69页 |
| ·分类用户的浏览对象选定 | 第63-66页 |
| ·分类用户的资源分配 | 第66-68页 |
| ·分类用户的推荐策略 | 第68-69页 |
| 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于Web日志挖掘的农业信息网站个性化推荐系统设计 | 第71-94页 |
| 1 引言 | 第71页 |
| 2 系统需求分析 | 第71-72页 |
| 3 系统设计 | 第72-77页 |
| ·系统运行框架设计 | 第72-75页 |
| ·个性化推荐策略及实现过程 | 第75-77页 |
| 4 案例分析 | 第77-93页 |
| ·系统开发环境及运行环境 | 第77页 |
| ·实验数据及实验方案 | 第77-78页 |
| ·实验结果分析 | 第78-93页 |
| 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 结论与展望 | 第94-96页 |
| 1 结论 | 第94-95页 |
| 2 展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
| 作者简历 | 第104页 |
