第一个书签之前
第一章 绪 论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 相关研究工作
1.3 主要研究内容与创新点
1.4 论文组织结构
第二章 相关理论技术分析
2.1 Petri网及其性质
2.2日志建模技术
2.2.1 Log4J
2.2.2 AOP
2.3相似度计算方法
2.4 聚类的主要方法
2.5 小结
第三章 基于Petri网的电商用户访问行为相似度分析
3.1概述
3.2单用户访问行为Petri网
3.2.1 使用Petri网的缘由
3.2.2 单用户访问行为Petri网的构建
3.3相似度评估算法
3.3.1 相关定义
3.3.2 相似度评估流程设计
3.4 两种相似度计算方法
3.4.1 用户标签特征相似度计算方法
3.4.2 用户行为特征相似度计算方法
3.5 用户访问行为相似度算法
3.6 小结
第四章 群体用户访问行为Petri网的构建
4.1概述
4.2 H-K算法相关概念描述
4.2.1整体相似度
4.2.2轮廓系数
4.3 H-K聚类算法实现过程
4.4 群体用户Petri网模型的构建
4.4.1相关概念
4.4.2群体用户访问行为Petri网生成算法
4.5 实例验证
4.5.1聚类结果评价机制
4.5.2实验结果
4.6 小结
第五章 群体用户访问行为分析的Petri网方法
5.1 概述
5.2 模型间一致性分析
5.3 用户行为状态合法性分析
5.4 用户行为相关性分析
5.5 用户行为与标签数据集关联关系分析
5.6 模型结构设计及应用测试案例
5.6.1 模型结构设计
5.6.2 应用测试案例
5.7 小结
第六章 结论与展望
6.1 全文总结
6.2 展望
参考文献
致 谢
附 录
