Web潜在用户挖掘研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘技术及相关理论基础 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘的技术定义与商业定义 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的技术定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的商业定义 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘任务 | 第15页 |
| ·Web 数据挖掘的相关理论 | 第15-17页 |
| ·Web 数据挖掘的特征 | 第15-16页 |
| ·Web 数据挖掘分类 | 第16-17页 |
| ·Web 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 | 第17-19页 |
| ·Web 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用 | 第17-18页 |
| ·Web 数据挖掘在电子商务中的应用 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘中潜在用户的相关理论 | 第19-22页 |
| ·什么是潜在用户 | 第19-20页 |
| ·如何挖掘潜在用户 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 潜在用户信息获取 | 第23-27页 |
| ·寻找潜在用户数据信息 | 第23页 |
| ·潜在用户信息的获取方法 | 第23-24页 |
| ·潜在用户访问路径的获取 | 第24-26页 |
| ·数据净化 | 第24页 |
| ·用户识别 | 第24-25页 |
| ·会话识别 | 第25页 |
| ·路径补充 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 购书网站中的潜在用户挖掘 | 第27-45页 |
| ·潜在用户挖掘算法 | 第27-28页 |
| ·分类算法的基本原理 | 第28-31页 |
| ·分类算法基本原理 | 第28-29页 |
| ·分类算法评价 | 第29-31页 |
| ·基于贝叶斯过滤的购书网站潜在用户挖掘 | 第31-38页 |
| ·贝叶斯算法 | 第31-32页 |
| ·基于贝叶斯算法的潜在用户挖掘流程 | 第32页 |
| ·潜在用户挖掘实例分析 | 第32-38页 |
| ·基于决策树购书网站潜在用户二次挖掘 | 第38-44页 |
| ·决策树算法基本原理 | 第38-41页 |
| ·基于决策树的潜在用户挖掘实例分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 潜在用户挖掘方法在购书网站中的设计与实现 | 第45-50页 |
| ·购书网站的设计与实现 | 第45-47页 |
| ·数据库的设计 | 第45-46页 |
| ·数据访问层的设计与实现 | 第46-47页 |
| ·系统实现效果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-51页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 在读期间发表的论文 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
