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基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究

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基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第一章 绪论第9-15 页
  · 研究背景及意义第9-10 页
  · Web 访问信息挖掘的国内外现状第10-11 页
  · 数字图书馆个性化服务国内外现状第11-12 页
  · 本文研究内容第12-13 页
  · 本文的组织结构第13-14 页
  · 小结第14-15 页
第二章 数字图书馆个性化信息服务第15-21 页
  · 数字图书馆简介第15 页
  · 数字图书馆个性化信息服务概念第15-16 页
  · 数字图书馆个性化信息服务特征第16-17 页
  · 数字图书馆个性化信息服务方式第17-18 页
  · 数字图书馆个性化服务的关键问题第18-20 页
  · 小结第20-21 页
第三章 Web 访问信息挖掘技术第21-34 页
  · 数据挖掘第21-24 页
    · 数据挖掘的概念及过程第21-22 页
    · 数据挖掘的分类第22 页
    · 数据挖掘的各种方法第22-24 页
  · Web 挖掘第24-28 页
    · Web 挖掘的概念第24 页
    · Web 挖掘的分类第24-28 页
  · Web 访问信息挖掘的步骤第28-33 页
    · 数据收集第28-29 页
    · 数据预处理第29-32 页
    · 模式发现第32 页
    · 可视化第32-33 页
  · 小结第33-34 页
第四章 基于关联规则的Web 访问信息挖掘算法的研究第34-55 页
  · 引言第34 页
  · 关联规则基本概念第34-36 页
  · 经典频繁项目集生成算法第36-40 页
    · 经典的发现频繁项目集算法第36-38 页
    · 关联规则生成算法第38-40 页
  · FP-growth 算法第40-44 页
  · FP-growth 的改进算法第44-50 页
    · FP-growth_s 算法第44-49 页
    · 实验分析第49-50 页
  · 引入页面兴趣阈值的IN_FP 算法第50-54 页
    · 页面兴趣度的定义第51-52 页
    · IN_FP 算法第52-53 页
    · 实验分析第53-54 页
  · 小结第54-55 页
第五章 Web 访问信息挖掘算法在数字图书馆个性化服务中的应用第55-64 页
  · 系统的总体结构第55-56 页
  · 后台系统模块介绍第56-60 页
    · 数据预处理的实现第56-59 页
    · IN_FP 推荐算法实现第59-60 页
  · 系统演示第60-62 页
  · 小结第62-64 页
第六章 总结及展望第64-66 页
  · 总结第64 页
  · 展望及进一步的工作第64-66 页
参考文献第66-70 页
致谢第70-71 页
攻读学位期间的研究成果第71 页

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