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【6h】

模糊聚类算法在个性化的WEB信息搜索助手的应用研究

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前言

Chapter 1 Introduction

1.1 Motivation and Problem Definition

1.2 Proposed Approach

1.3 System Development Background

1.4 Thesis Organization

Chapter 2 Rationale And Background

2.1 Introduction

2.2 Web Mining and Personalization (Summary and Survey)

2.2.1 Web Mining History

2.2.2 Web Mining Classification

2.3 Web Mining and Agent Paradigm

2.4 Overview of Related Clustering Algorithms

2.4.1 Application of Fuzzy Clustering in Web Mining

2.5 Stop Word Elimination

2.6 Vector Space Method

2.7 Choice of Programming Tools

2.8 Security and Privacy

Chapter 3 System Design and Implementation

3.1 Introduction

3.1.0System structure and main Functions

3.1.1 Information Gathering Module

3.1.2 Content Management Module

3.1.3 Content Mining Module

3.1.4 Content Publishing Module

3.2 PWIS system Implementation

3.2.1 Database Design

3.2.2 Program Struture

3.2.3 File Menu

3.2.4. Gather Menu

3.2.5 Organize Menu

3.2.6 View

3.3 Conclusion of system Design

Chapter 4 Experiments and Illustrations

4.1 Introduction

4.2 Clustering

4.2.1 The Fuzzy c Medoids Algorithm(FCMdd)illustrated

4.2.2 The Vector Space Method Illustrated

4.2.3 Combining base Clusters

4.3 Personalization

4.3.1 Labeling Information Clusters

4.3.2 Inserting and merging information clusters

4.3.3 Annotation

4.4 Tracking

Chapter5 Summary and Future Works

5.1 Summary

5.2 Future Works

5.3 Stream Media Technology

References

致谢

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摘要

WWW(Worl d Wide Web万维网)服务已经成为了一个巨大而又分布广泛的全球信息中心.它能够为人们提供新闻,广告,消费信息,金融管理,教育,和其他许多信息服务.Web资源的丰富性使研究团体产生了巨大的兴趣.大量丰富、动态的超级链接带领人们畅游于网际,海量的Web中存储着极具利用价值的信息.这些信息为数据挖掘和信息检索提供了丰富的资源.传统的信息检索技术己应用于互联网上文档的汇总和组织.大量搜索引擎和工具已经被提出并且实现了.然而目前的搜索引擎和技术还有很多不尽人意的地方.比如:使用目前的检索技术,人们很难迅速地检索到与某一知识相关的信息;很难从网页中的可用信息中迅速提取和学习某一类的新知识;没有实现网页的个性化;网站不能识别客户的习惯和特点,因此这些工具的效率尚不能令人满意,也就是说目前的搜索引擎在网络资源的发现上还是不够充分的.为了满足识别Web访问模式、识别Web架构、识别Web内容的规则性和动态性的需要,展开了以网络挖掘技术为终极解决方案的研究.在我们的工作中,首先我们研究并计划了三种网络挖掘方法.我们也研究了这些网络挖掘方法与相关的代理范例之间的关系,然后针对以上列举的问题,我们提出一种叫PWIS(个性化的WEB信息搜索助手)的系统,来辅助信息工作者搜集、整理,跟踪和散布在线信息(online information).该系统参照使用者的需求和爱好,通过收集和组织在线信息,为其建立个人信息公事包.运用模糊聚类方法,使用者可以根据信息内容和结构建立他(她)的个人信息公事包并且享受个性化服务.通过跟踪相关信息,个人信息公事包可以不断升级并且新的信息能够自动地被分类、置入相应的信息公事包中.个人信息公事包也可以被发布到其他用户,以供参考.

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