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基于用户行为挖掘的数据流管理技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-24页
   ·研究背景第12-17页
     ·网络安全严峻形势第12-14页
     ·面临的挑战第14-16页
     ·本文的研究内容第16-17页
   ·本文工作第17-24页
     ·本文的研究思路第17-19页
     ·本文的工作成果第19-21页
     ·本文的结构第21-24页
第二章 基本概念和相关技术第24-46页
   ·数据流模型及其特点第24-27页
     ·数据流模型第24-25页
     ·数据流的特点第25-27页
   ·数据流管理技术研究第27-31页
     ·数据流查询问题描述第27-29页
     ·数据流管理系统第29-31页
   ·数据流挖掘技术研究第31-44页
     ·数据流分类综述第31-43页
     ·用户数据挖掘综述第43-44页
   ·研究现状总结第44-46页
第三章 用户维度的行为类别预测第46-74页
   ·引言第46-49页
   ·用户行为类别预测模型第49-52页
     ·问题描述第49-50页
     ·UCP模型概述第50-52页
   ·UCP模型的用户行为倾向挖掘方法第52-60页
     ·行为特征词典的构建第53-54页
     ·用户行为关系建模第54-56页
     ·用户行为倾向挖掘第56-58页
     ·问题求解第58-60页
   ·UCP模型中的映射关系学习算法第60-62页
   ·实验结果及分析第62-69页
     ·实验配置第62-63页
     ·数据集第63-64页
     ·对比方法第64-65页
     ·评估指标第65-66页
     ·实验结果第66-69页
   ·相关工作第69-71页
     ·基于行为事件的实时预测第69-71页
     ·行为数据的用户分组第71页
   ·本章小结第71-74页
第四章 内容维度上的语义过滤第74-114页
   ·引言第74-80页
   ·E-Tree索引结构及相关算法第80-87页
     ·问题描述第80-81页
     ·基本结构第81-82页
     ·预测算法第82-84页
     ·插入算法第84-86页
     ·删除算法第86-87页
   ·SVM-Index索引结构和相关算法第87-97页
     ·问题描述第88-89页
     ·基本结构第89-92页
     ·预测算法第92-93页
     ·插入算法第93-95页
     ·删除算法第95-97页
   ·理论分析第97-99页
   ·实验结果及分析第99-107页
     ·数据集第100-101页
     ·对比方法第101页
     ·度量指标第101-102页
     ·实验结果第102-107页
   ·相关工作第107-111页
     ·数据流分类第107-109页
     ·数据索引第109-111页
   ·本章小结第111-114页
第五章 调度管理维度上的自适应排序第114-138页
   ·引言第114-117页
   ·问题描述第117-120页
     ·剩余图第118-120页
   ·基于K-means的层次聚类排序模型第120-124页
     ·基本思路和自定义操作第120-123页
     ·层次聚类排序模型中的排序算法细节第123-124页
   ·基于指数平滑的层次排序模型第124-129页
     ·层次决策建模第126-128页
     ·指数平滑预测第128-129页
   ·实验结果及分析第129-135页
     ·实验配置和数据集第129-131页
     ·对比方法第131-132页
     ·实验结果第132-135页
   ·相关工作第135-137页
   ·本章小结第137-138页
第六章 系统设计及其实现第138-146页
   ·系统概述第138-140页
     ·引擎工作流程第138页
     ·引擎与三个研究点的关系第138-140页
   ·系统设计与实现第140-144页
     ·总体结构第140-141页
     ·系统设计第141-144页
   ·本章小结第144-146页
第七章 工作总结和展望第146-152页
   ·本论文研究工作总结第146-147页
   ·研究工作展望第147-152页
参考文献第152-166页
致谢第166-168页
攻读学位期间的成果第168-169页

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