基于数据挖掘的个性化portal研究

论文摘要

Portal可以将企业内部的管理信息系统以及信息资源结合起来,使员工共享各种系统和信息资源,并对其进行统一的管理,在一定程度上可以消除“信息孤岛”现象,提高信息化水平。 从最初的网站portaLl发展现在的企业信息门户、知识门户,portal技术逐渐成熟,portal的数量也在不断增长。企业要进一步发展电子商务,必须通过portal吸引更多的用户。要在众多的portal当中脱颖而出,吸引到更多的用户,对企业来讲越来越困难了。于是个性化portal逐渐受到人们的推崇,也为portal的进一步发展指出了一个前进方向。 文章首先研究了portal技术的基本概念、分类及其意义,并通过这些研究提出了portal的两个重要发展方向——标准化和个性化(尤其是portal的个性化发展方向)。然后又对数据挖掘的几种模式算法进行了探讨研究,通过数据挖掘在各个领域中的应用,对其在个性化portal中的应用进行了展望。之后,根据对数据挖掘中的序列模式挖掘算法的详细阐述,结合个性化portal自身的特点,提出了一种开发个性化portal的算法。最后,依照提出的全新算法,结合番禺环保局管理信息系统的项目,设计并开发出了一个简单的个性化portal。 文章通过对portal技术的发展方向分析,阐述了个性化portal的重要意义。同时,通过对数据挖掘理论及其应用的探讨研究,得出数据挖掘在个性化portal中应用的可行性。 文章的创新点有以下三个方面:1.结合数据挖掘技术,提出了个性化portal的一个发展方向——智能个性化portal;2.结合portal本身的特点,对基于Apriori特性的序列模式挖掘算法进行了分析和改进,提出了适于智能个性化portal开发的算法;3.根据技术的可行性分析,对智能个性化portal的算法进行了简化,初步实现了智能个性化portal。

论文目录

• 摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 portal发展现状
• 1.2.2 数据挖掘发展现状
• 1.3 研究的目的及意义
• 1.4 论文结构
• 第二章 portal技术
• 2.1 portal的基本概念
• 2.2 portal的分类
• 2.2.1 业务型portal／信息型portal
• 2.2.2 水平portal／垂直portal
• 2.2.3 公有portal／私有portal
• 2.3 portal的意义
• 2.4 portal的发展方向
• 2.4.1 标准化
• 2.4.2 个性化
• 第三章 数据挖掘概述
• 3.1 基本概念
• 3.1.1 知识发现
• 3.1.2 数据挖掘
• 3.2 理论基础
• 3.2.1 数据归约（data reduction）
• 3.2.2 数据压缩（data compression）
• 3.2.3 模式发现（pattern discovery）
• 3.2.4 概率理论（probability theory）
• 3.2.5 微观经济观点（microeconomic view）
• 3.2.6 归纳数据库（inductive database）
• 3.3 数据挖掘的模式
• 3.3.1 概念描述：特征化与比较
• 3.3.2 关联规则
• 3.3.3 分类和预测
• 3.3.4 聚类分析
• 3.4 数据挖掘的应用
• 3.4.1 应用现状
• 3.4.2 在portal中的应用展望
• 第四章 序列模式挖掘与个性化portal
• 4.1 序列模式挖掘
• 4.1.1 基本概念
• 4.1.2 相关参数
• 4.1.3 挖掘过程
• 4.1.4 挖掘方法
• 4.2 个性化portal算法研究
• 第五章 基于数据挖掘个性化portal的设计
• 5.1 背景
• 5.2 可行性分析
• 5.3 现状研究
• 5.4 设计目标
• 5.5 设计思路
• 5.5.1 用户分类
• 5.5.2 数据库设计
• 5.5.3 算法设计
• 5.5.4 portal页面设计
• 第六章 基于数据挖掘个性化portal的实现
• 6.1数据库实现
• 6.2 务层实现
• 6.2.1 数据库连接的实现
• 6.2.2 算法实现
• 6.3 表示层实现
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文
• 独创性声明
• 致谢