基于Web的用户个性化服务研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-14页 |
| ·论文研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要研究内容与组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 Web 数据挖掘与个性化服务 | 第14-26页 |
| ·数据挖掘 | 第14-19页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
| ·不同数据存储形式下的数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第18-19页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第19-22页 |
| ·Web 数据挖掘的含义 | 第19页 |
| ·Web 数据挖掘的数据来源 | 第19-20页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第20-22页 |
| ·Web 挖掘面临的问题 | 第22页 |
| ·个性化服务 | 第22-25页 |
| ·个性化服务的定义 | 第22-23页 |
| ·个性化服务的特点 | 第23页 |
| ·个性化服务的实现方法 | 第23-24页 |
| ·用户兴趣建模的发展现状 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 注册用户的特征规则提取 | 第26-37页 |
| ·面向属性归纳 | 第26-29页 |
| ·数据泛化 | 第26页 |
| ·面向属性的归纳 | 第26-28页 |
| ·概念层次技术 | 第28-29页 |
| ·注册用户信息采集 | 第29-31页 |
| ·基于概念层次树的用户特征提取 | 第31-35页 |
| ·建立概念层次树 | 第31-34页 |
| ·描述概念层次的数据库表 | 第34-35页 |
| ·特征规则提取 | 第35页 |
| ·实例分析与结果 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 非注册用户的兴趣挖掘 | 第37-45页 |
| ·非注册用户信息获取 | 第37-40页 |
| ·Web 用户信息的数据源 | 第38-39页 |
| ·挖掘Web 用户浏览信息的常用技术 | 第39-40页 |
| ·基于非注册用户浏览信息的兴趣挖掘 | 第40-44页 |
| ·兴趣度定义 | 第41-42页 |
| ·用户兴趣度的应用研究 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 用户兴趣模型的建立及在网上书店中的应用 | 第45-49页 |
| ·用户建模概述 | 第45页 |
| ·一般用户兴趣模型 | 第45-46页 |
| ·改进的用户兴趣模型 | 第46-47页 |
| ·用户兴趣模型在网上书店中的应用 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·论文总结 | 第49页 |
| ·研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 研究生期间发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
