第一章 绪论 1
第一节 数据挖掘研究进展 1
第二节 Web资源开发与利用进展 7
第三节 面临的挑战 14
第四节 部分技术难题及研究思路 16
第二章 特征降维优化方法研究 18
第一节 线性判别分析及其面临的两大问题 18
第二节 基于多阶矩阵组合的线性判别分析算法 20
第三节 标量化的线性判别分析算法 27
第四节 基于矩阵指数的线性判别分析算法 34
第五节 流形判别分析 39
第三章 智能分类优化方法研究 48
第一节 背景知识 48
第二节 基于光束角思想的最大间隔学习机 52
第三节 基于空间点的最大间隔模糊分类器 65
第四节 基于分类超平面的非线性集成学习机 73
第五节 基于流形判别分析的全局保序学习机 79
第六节 具有N-S磁极效应的最大间隔模糊分类器 87
第七节 基于核密度估计与熵理论的最大间隔学习机 96
第四章 Web环境下用户行为分析 104
第一节 网络用户及行为 104
第二节 数据挖掘与用户行为分析 110
第三节 国内外研究进展 112
第四节 基于访问页面的多标记用户分类系统构建方法研究 119
第五节 面向大规模信息的用户分类方法研究 125
第六节 基于互信息的不平衡Web访问页面分类方法研究 130
第五章 Web资源个性化推荐方法研究 135
第一节 个性化及推荐系统 136
第二节 推荐系统研究进展 144
第三节 基于兴趣图谱的学习资源推荐方法研究 146
第四节 移动情境感知的个性化推荐方法研究 151
第六章 基于Web的信息检索系统研究 159
第一节 信息检索系统研究进展 159
第二节 信息检索系统面临的挑战 167
第三节 基于用户兴趣模型的个性化搜索引擎研究 167
第四节 跨媒体检索技术研究 177
第七章 Web页面链接分析的应用研究 183
第一节 链接分析研究进展 183
第二节 链接分析法的局限性及其发展前景 187
第三节 基于链接分析算法的页面分类系统构建方法研究 188
参考文献 194