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 基于数据挖掘的移动位置兴趣点推荐系[本文54页]  微博用户兴趣挖掘与建模研究[本文65页]  网络日志中用户兴趣的挖掘及利用[本文113页]
 用户浏览内容分析与用户兴趣挖掘[本文64页]  基于浏览行为分析的用户兴趣挖掘[本文59页]  基于web使用挖掘的浏览兴趣预测及个性[本文62页]
 个性化搜索中用户兴趣挖掘技术方法研[本文66页]  隐式用户兴趣挖掘的研究与实现[本文71页]  基于用户浏览兴趣度的web挖掘[本文69页]
 web用户使用模式与兴趣挖掘方法研究[本文124页]  基于语义的用户多兴趣挖掘与个性化服[本文63页]  使用长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式[本文65页]
 基于用户兴趣挖掘的个性化模型研究与[本文70页]  基于web日志挖掘的用户兴趣模式研究[本文63页]  基于兴趣度的web日志用户访问序列模式[本文36页]
 基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究[本文47页]  基于兴趣度的增量数据挖掘算法的研究[本文56页]  基于web挖掘的个性化用户兴趣模型的研[本文56页]
 支持动态演进的用户兴趣模型挖掘方法[本文75页]  e-learning系统中基于课程本体的用户[本文78页]  基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推[本文65页]
 基于兴趣度的关联规则挖掘算法的研究[本文72页]  基于兴趣度的关联规则挖掘[本文70页]  基于兴趣度的离群点挖掘技术研究[本文49页]
 面向用户兴趣漂移的web数据流挖掘算法[本文81页]  网络日志中用户兴趣的挖掘及利用[本文113页]  网络监听在局域网用户兴趣信息挖掘的[本文78页]
 基于视频流的用户兴趣挖掘模型设计及[本文87页]  知识库系统中的用户兴趣挖掘与推荐[本文85页]  基于相关兴趣度的关联规则挖掘[本文68页]
 基于知识库与文本分类算法的用户兴趣[本文84页]  基于亲密度及影响力的微博社交兴趣圈[本文66页]  基于聚类分析的网络用户兴趣挖掘方法[本文165页]
 微博用户兴趣挖掘技术研究[本文91页]  基于web日志挖掘的用户访问兴趣研究[本文67页]  基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现[本文63页]
 基于agent的智能元搜索引擎兴趣挖掘与[本文72页]  基于本体的网络用户兴趣挖掘[本文48页]  hybrid-lda:一种融合用户文本内容与[本文54页]
 基于hadoop平台可扩展的数据处理及复[本文77页]  基于关联分析的用户兴趣漂移挖掘算法[本文54页]  基于uf_at模型的微博用户兴趣挖掘研究[本文55页]
 基于遗传算法和改进兴趣度的关联规则[本文73页]  社会化标注中用户动态兴趣主题挖掘[本文104页]  基于主题模型的用户兴趣挖掘及上下文[本文61页]
 支持olap的推特用户兴趣挖掘方法研究[本文66页]  移动对象兴趣区域挖掘的效率改进[本文62页]  基于兴趣度的关联规则挖掘算法的设计[本文108页]
 基于数据挖掘技术的高校学生兴趣分类[本文44页]  基于超网络的企业微博粉丝兴趣挖掘[本文95页]  基于改进at模型的微博用户兴趣挖掘研[本文58页]
 基于本体的用户兴趣挖掘系统的研究与[本文72页]  基于用户兴趣和模糊聚类的web日志挖掘[本文73页]  面向大规模电商评论的情感分析与兴趣[本文141页]
 基于蜂窝网络数据业务的时空分析与用[本文76页]  基于社交网络内容分析的用户兴趣挖掘[本文74页]  基于iptv用户兴趣模型的挖掘算法研究[本文54页]
 一种基于行为的微博用户兴趣挖掘方法[本文58页]  基于多源数据融合的微博用户兴趣挖掘[本文61页]  数据挖掘中基于兴趣度的关联规则研究[本文64页]
 基于兴趣度和遗传算法的关联规则挖掘[本文53页]  用户兴趣挖掘模型的设计[本文35页]  基于用户相册的兴趣挖掘[本文46页]
 博客作者兴趣挖掘与博客信息、情感分[本文64页]  面向个性化服务的用户兴趣挖掘方法研[本文64页]  挖掘英语教学中的“兴趣点”[共1918字]
 浅谈“开发智力,挖掘潜能的钥匙——[共2591字]  浅谈“开发智力,挖掘潜能的钥匙——[共2591字]  基于兴趣的电子商务数据挖掘技术的研[共2370字]
 挖掘英语教学中的“兴趣点” 激发学生[共1909字]  基于分类技术的blog用户兴趣挖掘[共2186字]  挖掘英语潜藏的宝藏 培养学生的学习[共2082字]
 
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