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基于Web日志的用户行为研究与个性化推荐设计

论文目录

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章前言	第8-12页
·研究背景和研究意义	第8-9页
·国内外研究情况	第9-10页
·主要工作与结构安排	第10-12页
第二章相关理论知识	第12-21页
·数据挖掘与数据仓库	第12-14页
·数据挖掘	第12-13页
·数据仓库	第13-14页
·OLTP与OLAP	第14-15页
·Web挖掘	第15-18页
·分类和聚类	第18-19页
·分类	第18-19页
·聚类	第19页
·本章小结	第19-21页
第三章 Web日志挖掘与用户行为分析	第21-28页
·Web日志挖掘	第21-24页
·用户行为数据处理	第24-25页
·实验结果	第25-27页
·本章小结	第27-28页
第四章个性化推荐设计	第28-36页
·个性化	第28-30页
·推荐方法的种类	第30-32页
·基于历史行为的推荐	第30-31页
·基于模型的推荐	第31页
·基于内容的推荐	第31-32页
·推荐系统的评测标准	第32-33页
·推荐系统的组成	第33-34页
·基于熵的相似性的个性化推荐	第34页
·推荐系统中需要注意的问题	第34-35页
·本章小结	第35-36页
第五章系统的实际运用	第36-43页
·网站主题的介绍	第36页
·用户行为分析和个性化推荐系统的应用	第36-43页
·本站用户的行为分析	第36-41页
·个性化推荐的具体应用	第41-43页
第六章总结与展望	第43-45页
·工作总结	第43页
·未来展望	第43-45页
附录：符号说明	第45-46页
参考文献	第46-48页
攻读硕士期间发表论文情况	第48-49页
致谢	第49页

论文编号BS1947203，这篇论文共49页会员购买按0.35元/页下载，共需支付17.15元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付24.5元。

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