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基于数据挖掘的社区网站用户行为分析系统

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基于数据挖掘的社区网站用户行为分析系统
论文目录
 
中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 引言第8-11页
  · 课题背景第8-9页
  · 课题来源及本文组织第9-11页
第二章 相关研究综述第11-19页
  · 数据挖掘相关研究综述第11-13页
    · 数据挖掘简介及其应用价值第11-12页
    · 数据挖掘的国内外相关研究第12-13页
    · 数据挖掘面临的主要问题第13页
  · 高维数据索引相关研究综述第13-15页
    · 多维数据索引简介及其应用价值第13-14页
    · 多维数据索引的国内外相关研究第14-15页
    · 高维数据索引面临的主要问题第15页
  · 用户行为分析相关研究综述第15-17页
    · 主要的用户行为分析相关研究第15-16页
    · 针对社区网站的用户行为分析相关研究第16-17页
    · 目前社区网站用户行为分析技术存在的不足第17页
  · 本章小结第17-19页
第三章 社区网站用户行为分析系统的总体设计第19-30页
  · 系统总体架构第19-20页
  · 用户特征定义第20-21页
  · 特征收集与预处理第21-24页
  · 特征数据分析第24-28页
  · 调度机制第28-29页
  · 本章小结第29-30页
第四章 用户行为数据分析系统的关键技术研究与实现第30-45页
  · 基于正则表达式的多模匹配第30-37页
    · 算法目的与意义第30页
    · 正则表达式第30-33页
    · DFA有穷状态机第33-34页
    · 匹配特征转换为DFA及其优化第34-37页
  · 基于LSH的高维数据检索第37-40页
    · 算法目的与意义第37-38页
    · 位置敏感哈希LSH第38-39页
    · 模型建立及算法实现第39-40页
  · 基于Ranking SVM排名算法的用户行为分析第40-44页
    · 算法目的与意义第40-41页
    · RankingSVM算法第41-42页
    · 模型建立及算法实现第42-44页
  · 本章小结第44-45页
第五章 行为分析系统测试第45-55页
  · 分词程序测试第45-48页
  · 改进的多模匹配测试第48-52页
  · LSH算法测试第52-54页
  · 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  · 总结第55页
  · 展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间的学术论文与专利第62-63页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第63页

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