Введение
1. Анализ существующих методов классификации интернет-пользователей и интернет-ресурсов, применяемых для персонализации поиска 19
1.1. Примеры использования информации о пользователях и их активности в социальных сетях для решения задач персонализации 19
1.2. Методы некластерной классификации Интернет-пользователей и Интернет-ресурсов 24
1.3. Кластерные методы классификации Интернет-пользователей и Интернет-ресурсов 34
1.4. Математические модели кластерных методов – иерархические и итерационные алгоритмы кластеризации 38
1.5. Основные результаты и выводы по первой 40
2. Лингвистический анализ запросов интернет-пользователей и текстов интернет-ресурсов 42
2.1. Методы анализа содержания текста 42
2.2. Лингвистическая обработка запросов Интернет-пользователей и текстов Интернет-ресурсов 45
2.3. Основные результаты и выводы по второй главе 50
3. Разработка методов кластеризации интернет- объектов с динамическими компонентами 51
3.1. Динамические изменения в кластерной структуре Интернет-объектов .51
3.2. Переход от динамической к статической кластеризации с применением числовых коэффициентов усиления 61
3.3. Трёхтактная кластеризация Интернет-ресурсов с применением DOM-фильтрации 70
3.4. Выбор методов кластеризации Интернет-пользователей и Интернет-ресурсов, прошедших DOM-фильтрацию 80
3.5. Основные результаты и выводы по третьей главе 82
4. Обобщённое математическое описание интернет-объектов и его применение в кластерном анализе для персонализации поиска 83
4.1. Метод экспериментального исследования модели графов для комбинированной кластеризации 83
4.2. Метод экспериментального исследования модели графов для обобщённой кластеризации 88
4.3. Результаты экспериментального сравнения методов комбинированной и обобщённой кластеризации 91
4.4. Основные результаты и выводы по четвертой главе 102
5. Реализация методов кластеризации интернет- пользователей и интернет-ресурсов в системах персонализации поиска 104
5.1. Концепция построения корпоративной системы персонализации Интернет-поиска 104
5.2. Структуризация данных о поисковой активности Интернет-пользователей 108
5.3. Структуризация данных о содержании Интернет-ресурсов 118
5.4. Описание программных модулей internet res search и ie analyzer 123
5.5. Описание программного модуля HTMLDocDom 129
5.6. Подсистема кластерного анализа и классификации Интернет-пользователей и Интернет-ресурсов 132
5.7. Экспериментальные исследования и оценка результатов 141
5.8. Основные результаты и выводы по пятой главе 157
Заключение 159
Список сокращений и терминов 164
Список литературы
