基于Web挖掘技术研究及其在数字图书馆中的应用

发布时间：2023-06-03 00:06

　　随着现代社会信息化的迅猛发展,因为数字图书馆信息量较大、占用空间较少、更新速度比较快、并且不受时间和空间的限制等特点,越来越受到人们的关注。但在人们享受数字图书馆所带来便捷的时侯,也被数字图书馆庞大而形式多样的信息资源所困扰。个性化服务能够解决用户“众口难调”的问题,是适应用户多样化需求的重要手段,也是图书馆解决信息资源多样化的一个重要措施。 本文在介绍数字图书馆个性化服务的基础上,详细介绍了web挖掘技术。通过对web数据挖掘技术的分析以及对数字图书馆数据特点的研究,提出了一种最大频繁序列模式树结构,并给出了基于最大频繁序列模式树和最大频繁序列模式树挖掘算法的个性化推荐系统的具体实现。

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究原因及研究目的
    1.2 国内外数字图书馆个性化信息服务建设现状
        1.2.1 国外现状
        1.2.2 国内现状
        1.2.3 作者的主要工作
        1.2.4 作者的研究内容与布局结构
第二章 web 挖掘及个性化推荐相关技术
    2.1 数字图书馆中的个性化服务综述
        2.1.1 个性化信息服务的产生背景
        2.1.2 个性化信息服务的特征
    2.2 web 数据挖掘
        2.2.1 web 数据挖掘的定义
        2.2.2 web 数据挖掘特点
    2.3 个性化推荐相关技术
        2.3.1 个性化的定义
        2.3.2 个性化推荐的实现方法
        2.3.3 个性化推荐与 Web 挖掘
第三章 基于最大频繁序列模式树的挖掘算法
    3.1 序列模式的意义及相关概念
    3.2 序列模式挖掘的特点
    3.3 最大频繁序列模式树的定义
    3.4 序列模式树的构造算法
        3.4.1 最大频繁序列模式树的构造算法
        3.4.2 序列模式树的页面推荐技术
第四章 基于web 挖掘技术的数字图书馆的设计与实现
    4.1 整体系统介绍
    4.2 服务器后台处理过程简介
        4.2.1 创建新的MiningBase
        4.2.2 将日志文件导入程序
    4.3 实现数据预处理
        4.3.1 数据清洗过程
        4.3.2 用户识别
        4.3.3 用户会话识别
    4.4 面向对象数据库简介
        4.4.1 面向对象数据库特点
        4.4.2 传统数据库局限性
        4.4.3 面向对象数据库概念
        4.4.4 开源的面向对象数据库 db4o
    4.5 序列模式树的构建算法的实现
    4.6 Web 数据挖掘算法的实现
    4.7 前台系统介绍
第五章 总结与展望
    5.1 论文主要工作
    5.2 工作展望
参考文献
致谢



本文编号：3828283