| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究内容 | 第8-9页 |
| ·全文组织 | 第9-10页 |
| 2 相关工作进展 | 第10-17页 |
| ·多关系数据挖掘 | 第10-13页 |
| ·多关系数据挖掘的定义 | 第10页 |
| ·多关系数据挖掘的算法分类 | 第10-11页 |
| ·多关系数据挖掘的过程 | 第11-12页 |
| ·多关系数据挖掘方法模型 | 第12-13页 |
| ·频繁模式挖掘 | 第13-14页 |
| ·传统的频繁模式挖掘 | 第13页 |
| ·多关系频繁模式挖掘 | 第13-14页 |
| ·序列模式挖掘 | 第14-15页 |
| ·推荐系统 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 多关系高效用挖掘算法 | 第17-26页 |
| ·问题描述 | 第17-21页 |
| ·星型数据模型 | 第17-18页 |
| ·多关系频繁项集 | 第18-20页 |
| ·多关系高效用项集 | 第20-21页 |
| ·多关系高效用项集挖掘算法 | 第21-23页 |
| ·算法数据结构 | 第21-22页 |
| ·算法描述 | 第22-23页 |
| ·性能评测 | 第23-25页 |
| ·效率对比 | 第23-24页 |
| ·可扩展性对比 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 基于加权序列模式的推荐算法 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·问题描述 | 第26-27页 |
| ·基于加权序列模式的推荐算法 | 第27-30页 |
| ·加权序列模式 | 第27-28页 |
| ·加权序列模式的挖掘算法 | 第28-29页 |
| ·序列的匹配 | 第29页 |
| ·推荐算法 | 第29-30页 |
| ·性能评测 | 第30-33页 |
| ·效率对比 | 第30-31页 |
| ·推荐精度对比 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 5 原型分析系统实现 | 第34-45页 |
| ·系统设计 | 第34-36页 |
| ·系统总体设计 | 第34-35页 |
| ·系统功能设计 | 第35-36页 |
| ·MUC算法对比分析 | 第36-40页 |
| ·MUC算法 | 第36-37页 |
| ·Two-Phase算法 | 第37-38页 |
| ·算法效率对比 | 第38-39页 |
| ·算法可扩展性对比 | 第39-40页 |
| ·PRWSP算法对比分析 | 第40-44页 |
| ·PRWSP算法 | 第40页 |
| ·WSM算法 | 第40-41页 |
| ·协同过滤算法 | 第41-42页 |
| ·算法效率对比 | 第42页 |
| ·不同数据集上的推荐精度对比 | 第42-43页 |
| ·与协同过滤算法推荐精度对比 | 第43页 |
| ·PRWSP与WSM在不同数据集上推荐结果展示 | 第43-44页 |
| ·PRWSP与协同过滤算法在MovieLens上的推荐结果展示 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-46页 |
| ·论文工作总结 | 第45页 |
| ·下一步展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |