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基于XML及关联规则的个性化推荐技术研究
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基于XML及关联规则的个性化推荐技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
英文摘要第4-8 页
1 绪论第8-12 页
　　· 课题研究背景及意义第8 页
　　· 国内外研究现状第8-10 页
　　· 本文研究内容及组织结构第10-12 页
2 个性化推荐技术分析第12-20 页
　　· Web 挖掘的分类第12 页
　　· Web 使用挖掘的应用第12-14 页
　　· Web 使用挖掘的过程第14-17 页
　　　　· 数据收集和预处理第15 页
　　　　· 模式发现第15-16 页
　　　　· 模式分析第16-17 页
　　· 个性化推荐技术第17-19 页
　　· 本章小结第19-20 页
3 基于 XML 的 Web 日志预处理第20-38 页
　　· XML 技术概述第20-24 页
　　　　· XML 产生及其特点第20 页
　　　　· XML 文档格式第20-22 页
　　　　· DTD 简介第22-23 页
　　　　· XML 数据存储策略第23-24 页
　　· Web 日志的表示第24-30 页
　　　　· Web 日志文件第24-26 页
　　　　· Web 站点结构及其表示第26-27 页
　　　　· XML 格式化的日志文件第27-30 页
　　· Web 日志预处理第30-37 页
　　　　· 数据清理第31-33 页
　　　　· 用户识别第33-35 页
　　　　· 会话识别第35-36 页
　　　　· 路径补充第36 页
　　　　· 事务识别第36-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
4 用户访问模式的挖掘第38-52 页
　　· 关联规则基本理论概述第38-39 页
　　· 经典的关联规则挖掘算法第39-45 页
　　　　· Apriori 算法第39-41 页
　　　　· FP-growth 算法第41-45 页
　　· FP-growth 算法的改进第45-51 页
　　　　· 相关概念第45 页
　　　　· 最大频繁项集树第45-48 页
　　　　· 改进的算法第48-51 页
　　· 本章小结第51-52 页
5 个性化推荐原型系统的设计与实现第52-60 页
　　· 设计思想第52 页
　　· 系统结构第52-53 页
　　· 基于关联规则的个性化推荐第53-54 页
　　· 系统实现第54-59 页
　　　　· 系统主界面第54-55 页
　　　　· 日志预处理第55-58 页
　　　　· 访问模式挖掘第58-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
6 总结与展望第60-62 页
　　· 总结第60-61 页
　　· 展望第61-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-67 页
附录:第67 页
　　作者在攻读学位期间发表的论文目录第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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