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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
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