基于海量行为数据分析的动态建模与概率预测

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基于海量行为数据分析的动态建模与概率预测

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基于海量行为数据分析的动态建模与概率预测

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章前言	第8-14页
1.1 研究背景和意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 用户模型构建	第10-11页
1.2.2 基于记忆曲线的用户行为数据分析	第11-12页
1.2.3 基于贝叶斯网的用户行为数据分析	第12页
1.3 论文结构	第12-14页
第二章背景知识	第14-18页
2.1 记忆曲线	第14-15页
2.2 贝叶斯网	第15-16页
2.3 MapReduce计算模型	第16-18页
第三章采用文本聚类方法的数据提取	第18-24页
3.1 有效用户行为数据提取	第18-21页
3.1.1 特征提取	第19-20页
3.1.2 特征概念映射	第20-21页
3.1.3 概念聚类	第21页
3.2 有效用户行为数据的表示	第21-22页
3.3 本章小结	第22-24页
第四章基于记忆曲线的动态用户行为建模	第24-30页
4.1 动态用户行为模型的表示	第24-25页
4.2 动态用户偏好模型构建	第25-29页
4.2.1 模型参数的增量计算	第25-28页
4.2.2 动态偏好计算	第28-29页
4.3 本章小结	第29-30页
第五章基于贝叶斯网的用户偏好预测	第30-38页
5.1 动态用户偏好模型的不足	第30页
5.2 贝叶斯网参数学习	第30-31页
5.3 贝叶斯网评分函数	第31-32页
5.4 贝叶斯网结构学习	第32-34页
5.5 根据用户行为数据的偏好预测	第34-36页
5.6 本章小结	第36-38页
第六章实验测试与原型系统	第38-56页
6.1 实验测试	第38-49页
6.1.1 模型有效性测试	第38-40页
6.1.2 模型参数增量更新算法测试	第40-42页
6.1.3 动态偏好计算算法测试	第42-44页
6.1.4 贝叶斯网建网效率测试	第44-45页
6.1.5 偏好预测方法的有效性测试	第45-46页
6.1.6 偏好预测方法的效率测试	第46-49页
6.2 原型系统	第49-55页
6.2.1 系统架构与系统功能	第49-50页
6.2.2 系统实现	第50-53页
6.2.3 系统界面	第53-55页
6.3 本章小结	第55-56页
第七章总结与展望	第56-58页
附录	第58-64页
A1. 主要实验数据	第58-60页
A2. 攻读硕士学位期间的成果	第60页
A3. 攻读硕士学位期间参与的科研项目	第60-61页
A4. 论文中算法的关键代码	第61-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68页

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