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文檔簡介
1、本文首先對當(dāng)前主要的web挖掘技術(shù)和用戶興趣建模技術(shù)進(jìn)行了分析,提出了以web用戶瀏覽內(nèi)容分析為主和以瀏覽行為分析為輔的用戶興趣挖掘過程模型.然后,對文本頁面的表示技術(shù)進(jìn)行了初步的研究和探討,包括:文本的向量空間模型表示、特征項(xiàng)的選擇和抽取算法,將文本頁面表示為結(jié)構(gòu)化的向量空間模型格式.接著,本文重點(diǎn)探討了文本頁面的聚類分析和用戶興趣模型的建立兩個(gè)方面.在分析了現(xiàn)有聚類算法和實(shí)際應(yīng)用環(huán)境后,提出了將層次凝聚法(agglomerative
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