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基于Web数据挖掘的网站个性化服务研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究动态及发展趋势第10-12页
   ·本文的主要工作第12-13页
   ·本文的组织第13-14页
第2章 数据挖掘技术简介第14-20页
   ·数据挖掘技术的概念第14页
   ·数据挖掘的功能第14-16页
   ·Web数据挖掘技术简介第16-20页
     ·Web挖掘基本概念第16-17页
     ·Web挖掘分类第17-20页
第3章 Web使用挖掘技术第20-28页
   ·Web使用记录挖掘的特点第20页
   ·Web使用挖掘的意义第20-21页
   ·Web使用挖掘的数据源第21-22页
   ·Web使用挖掘的数据预处理第22-25页
     ·数据转换第22-23页
     ·数据清理第23页
     ·用户识别第23页
     ·会话识别第23页
     ·事务识别第23-24页
     ·数据格式化第24页
     ·用户兴趣度量第24-25页
   ·个性化服务中常用的Web使用挖掘技术第25页
   ·Web数据挖掘中常用的聚类算法第25-28页
第4章 遗传算法第28-33页
   ·遗传算法概述第28-29页
   ·遗传算法框架第29-30页
   ·交配、变异及选择第30-33页
第5章 基于遗传算法的双窗口个性化推荐系统模型(GA-PAIS)第33-43页
   ·个性化推荐研究的现状第33-35页
   ·现有个性化推荐技术的评价第35页
   ·GA-PAIS模型介绍第35-43页
     ·GA-PAIS体系结构第35-36页
     ·基于兴趣度的事务约简第36-37页
     ·基于遗传算法的事务聚类(GA-PAM)第37-40页
     ·推荐系数计算第40-43页
第6章 GA-PAIS性能分析第43-51页
   ·GA-PAIS时间复杂度分析第43-50页
   ·推荐准确度分析第50-51页
第7章 总结第51-53页
   ·工作总结第51页
   ·进一步工作第51-53页
参考文献第53-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间发表论文目录第56页

 
 
论文编号BS1453012,这篇论文共56
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