基于移动终端的用户兴趣模型设计与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 注释表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术研究与分析 | 第18-29页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第18-20页 |
| 2.1.1 网络爬虫的概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 网络爬虫的抓取策略 | 第19-20页 |
| 2.1.3 网络爬虫的分类 | 第20页 |
| 2.2 聚类分析 | 第20-26页 |
| 2.2.1 聚类分析的概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 主要聚类分析算法 | 第21-24页 |
| 2.2.3 聚类分析的评估指标 | 第24-26页 |
| 2.3 用户细分 | 第26-28页 |
| 2.3.1 用户细分的概念 | 第26页 |
| 2.3.2 用户细分的方法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 用户细分的主要方式 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 移动终端用户兴趣模型的设计 | 第29-44页 |
| 3.1 总体设计方案 | 第29-30页 |
| 3.2 数据预处理模块 | 第30-35页 |
| 3.2.1 APP特点分析 | 第30-32页 |
| 3.2.2 APP数据预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 APP标签爬取系统设计 | 第33-35页 |
| 3.3 兴趣建模模块 | 第35-42页 |
| 3.3.1 兴趣模型表示方法 | 第35-37页 |
| 3.3.2 兴趣特征提取 | 第37-39页 |
| 3.3.3 兴趣度估计方法 | 第39-40页 |
| 3.3.4 模型的评价指标 | 第40-41页 |
| 3.3.5 模型的更新机制 | 第41-42页 |
| 3.4 兴趣聚类模块 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 移动终端用户兴趣模型的验证与应用 | 第44-66页 |
| 4.1 实验分析 | 第44页 |
| 4.2 数据探索 | 第44-53页 |
| 4.2.1 APP标签爬取系统实现 | 第44-48页 |
| 4.2.2 确定数据源 | 第48-50页 |
| 4.2.3 数据处理 | 第50-52页 |
| 4.2.4 样本分析 | 第52-53页 |
| 4.3 验证与分析 | 第53-62页 |
| 4.3.1 模型建立与评估 | 第53-58页 |
| 4.3.2 模型聚类 | 第58-60页 |
| 4.3.3 模型聚类的结果分析 | 第60-62页 |
| 4.4 个性化服务与推荐方案设计 | 第62-63页 |
| 4.5 画像系统原型 | 第63-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结束语 | 第66-68页 |
| 5.1 研究总结 | 第66-67页 |
| 5.2 问题和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A 引用代码段 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第74页 |
