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第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外相关研究
1.3 论文组织与结构
1.4 本文的主要工作
第二章 数据挖掘
2.1 数据挖掘的概念
2.2 数据挖掘的分类
2.3 数据挖掘的主要技术
2.3.1 关联分析
2.3.2 分类分析
2.3.3 聚类分析
2.4 数据挖掘的流程
2.5 Web数据挖掘
2.5.1 Web数据挖掘的概念
2.5.2 Web数据挖掘的特点
2.5.3 Web数据挖掘的分类
2.6 个性化服务
2.7 本章小结
第三章 基于Web的个性化用户兴趣挖掘系统
3.1 系统的设计
3.2 系统的构成
3.3 数据预处理
3.4 用户兴趣的收集方式
3.5 兴趣收集与特征提取
3.5.1 基于注册信息收集用户兴趣
3.5.2 基于浏览行为收集用户兴趣
3.6 用户兴趣建模
3.6.1 关于用户兴趣的研究
3.6.2 相关概念和定义
3.6.3 算法具体步骤
3.7 本章小结
第四章 用户聚类模块
4.1 算法分析
4.1.1 主要算法
4.1.2 选择算法
4.2 用户聚类模型
4.3 用户聚类实验
4.3.1 接口与类设计
4.3.2 主要数据结构
4.4 用户聚类实验结果
4.5 本章小结
第五章 用户兴趣迁移研究
5.1 用户兴趣迁移的方法
5.1.1 基于时间窗口的用户兴趣迁移
5.1.2 基于遗忘函数的用户兴趣迁移
5.2 基于混合模型的用户兴趣迁移
5.2.1 模型的思想
5.2.2 模型的算法
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
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