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基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·Web 访问信息挖掘的国内外现状第10-11页
   ·数字图书馆个性化服务国内外现状第11-12页
   ·本文研究内容第12-13页
   ·本文的组织结构第13-14页
   ·小结第14-15页
第二章 数字图书馆个性化信息服务第15-21页
   ·数字图书馆简介第15页
   ·数字图书馆个性化信息服务概念第15-16页
   ·数字图书馆个性化信息服务特征第16-17页
   ·数字图书馆个性化信息服务方式第17-18页
   ·数字图书馆个性化服务的关键问题第18-20页
   ·小结第20-21页
第三章 Web 访问信息挖掘技术第21-34页
   ·数据挖掘第21-24页
     ·数据挖掘的概念及过程第21-22页
     ·数据挖掘的分类第22页
     ·数据挖掘的各种方法第22-24页
   ·Web 挖掘第24-28页
     ·Web 挖掘的概念第24页
     ·Web 挖掘的分类第24-28页
   ·Web 访问信息挖掘的步骤第28-33页
     ·数据收集第28-29页
     ·数据预处理第29-32页
     ·模式发现第32页
     ·可视化第32-33页
   ·小结第33-34页
第四章 基于关联规则的Web 访问信息挖掘算法的研究第34-55页
   ·引言第34页
   ·关联规则基本概念第34-36页
   ·经典频繁项目集生成算法第36-40页
     ·经典的发现频繁项目集算法第36-38页
     ·关联规则生成算法第38-40页
   ·FP-growth 算法第40-44页
   ·FP-growth 的改进算法第44-50页
     ·FP-growth_s 算法第44-49页
     ·实验分析第49-50页
   ·引入页面兴趣阈值的IN_FP 算法第50-54页
     ·页面兴趣度的定义第51-52页
     ·IN_FP 算法第52-53页
     ·实验分析第53-54页
   ·小结第54-55页
第五章 Web 访问信息挖掘算法在数字图书馆个性化服务中的应用第55-64页
   ·系统的总体结构第55-56页
   ·后台系统模块介绍第56-60页
     ·数据预处理的实现第56-59页
     ·IN_FP 推荐算法实现第59-60页
   ·系统演示第60-62页
   ·小结第62-64页
第六章 总结及展望第64-66页
   ·总结第64页
   ·展望及进一步的工作第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间的研究成果第71页

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