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基于Web挖掘技术研究及其在数字图书馆中的应用

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基于Web挖掘技术研究及其在数字图书馆中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 引言第8-13页
  · 研究原因及研究目的第8-10页
  · 国内外数字图书馆个性化信息服务建设现状第10-13页
    · 国外现状第10-11页
    · 国内现状第11-12页
    · 作者的主要工作第12-13页
    · 作者的研究内容与布局结构第13页
第二章 web 挖掘及个性化推荐相关技术第13-22页
  · 数字图书馆中的个性化服务综述第13-17页
    · 个性化信息服务的产生背景第14-16页
    · 个性化信息服务的特征第16-17页
  2.2 web 数据挖掘第17-19页
    2.2.1 web 数据挖掘的定义第17-18页
    2.2.2 web 数据挖掘特点第18-19页
  · 个性化推荐相关技术第19-22页
    · 个性化的定义第19-20页
    · 个性化推荐的实现方法第20-21页
    2.3.3 个性化推荐与 Web 挖掘第21-22页
第三章 基于最大频繁序列模式树的挖掘算法第22-29页
  · 序列模式的意义及相关概念第22-24页
  · 序列模式挖掘的特点第24-25页
  · 最大频繁序列模式树的定义第25页
  · 序列模式树的构造算法第25-29页
    · 最大频繁序列模式树的构造算法第25-27页
    · 序列模式树的页面推荐技术第27-29页
第四章 基于web 挖掘技术的数字图书馆的设计与实现第29-42页
  · 整体系统介绍第29-30页
  · 服务器后台处理过程简介第30-31页
    · 创建新的MiningBase第30-31页
    · 将日志文件导入程序第31页
  · 实现数据预处理第31-33页
    · 数据清洗过程第32页
    · 用户识别第32页
    · 用户会话识别第32-33页
  · 面向对象数据库简介第33-36页
    · 面向对象数据库特点第33-34页
    · 传统数据库局限性第34-35页
    · 面向对象数据库概念第35页
    4.4.4 开源的面向对象数据库 db4o第35-36页
  · 序列模式树的构建算法的实现第36-38页
  4.6 Web 数据挖掘算法的实现第38-39页
  · 前台系统介绍第39-42页
第五章 总结与展望第42-43页
  · 论文主要工作第42-43页
  · 工作展望第43页
参考文献第43-47页
致谢第47 页

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