基于组织协同进化的Web日志挖掘
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 论文的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1．1．1 研究背景 | 第7页 |
| 1．1．2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1．2 WEB日志挖掘的研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 本文的内容与结构 | 第9-11页 |
| 第二章 WEB日志挖掘 | 第11-23页 |
| 2．1 数据挖掘和WEB挖掘技术 | 第11-14页 |
| 2．1．1 数据挖掘 | 第11-12页 |
| 2．1．2 Web挖掘 | 第12-14页 |
| 2．2 WEB日志挖掘的数据分析 | 第14-16页 |
| 2．2．1 数据源 | 第14-16页 |
| 2．2．2 数据的模型 | 第16页 |
| 2．3 数据预处理 | 第16-20页 |
| 2．3．1 数据预处理的必要性 | 第16-17页 |
| 2．3．2 数据清洗 | 第17-18页 |
| 2．3．3 用户与会话识别 | 第18-19页 |
| 2．3．4 网页浏览识别 | 第19-20页 |
| 2．3．5 路径补全 | 第20页 |
| 2．4 WEB日志中的事务识别 | 第20-23页 |
| 2．4．1 浏览行为模型 | 第20-21页 |
| 2．4．2 一般事务模型 | 第21-23页 |
| 第三章 组织进化计算 | 第23-34页 |
| 3．1 引言 | 第23页 |
| 3．2 组织进化算法 | 第23-28页 |
| 3．2．1 组织的含义 | 第23-24页 |
| 3．2．2 组织进化算子 | 第24-27页 |
| 3．2．3 组织进化算法的描述 | 第27-28页 |
| 3．3 组织协同进化分类算法 | 第28-34页 |
| 3．3．1 引言 | 第28页 |
| 3．3．2 组织的定义 | 第28-30页 |
| 3．3．3 组织适应度的计算 | 第30-31页 |
| 3．3．4 组织进化算子 | 第31-32页 |
| 3．3．5 组织协同进化分类算法的描述 | 第32-34页 |
| 第四章 组织协同进化WEB日志挖掘算法 | 第34-40页 |
| 4．1 引言 | 第34页 |
| 4．2 WEB日志挖掘数据模型的建立 | 第34-35页 |
| 4．3 组织协同进化WEB日志挖掘算法 | 第35-37页 |
| 4．3．1 算法的设计思想 | 第35-36页 |
| 4．3．2 算法的具体描述 | 第36-37页 |
| 4．4 算法分析 | 第37-38页 |
| 4．4．1 计算复杂度分析 | 第37-38页 |
| 4．4．2 性能分析 | 第38页 |
| 4．5 实例仿真 | 第38-39页 |
| 4．6 结论 | 第39-40页 |
| 第五章 基于组织进化的关联规则挖掘算法 | 第40-45页 |
| 5．1 引言 | 第40页 |
| 5．2 基于组织进化的关联规则挖掘算法 | 第40-43页 |
| 5．2．1 组织的定义 | 第40-41页 |
| 5．2．2 组织适应度的计算 | 第41页 |
| 5．2．3 组织进化算子 | 第41-42页 |
| 5．2．4 算法描述 | 第42-43页 |
| 5．3 仿真试验与结果分析 | 第43页 |
| 5．4 结论 | 第43-45页 |
| 第六章 基于组织多层次进化的关联规则挖掘算法 | 第45-54页 |
| 6．1 引言 | 第45-46页 |
| 6．2 基于组织多层次进化的关联规则挖掘算法 | 第46-49页 |
| 6．2．1 算法的思想 | 第46-48页 |
| 6．2．2 算法描述 | 第48页 |
| 6．2．3 算法的计算复杂性分析 | 第48-49页 |
| 6．3 仿真试验与结果分析 | 第49-53页 |
| 6．3．1 算法有效性验证 | 第49-51页 |
| 6．3．2 算法可扩展性验证 | 第51-53页 |
| 6．4 结论 | 第53-54页 |
| 第七章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 7．1 总结 | 第54页 |
| 7．2 展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-63页 |
| 在读期间撰写(完成)的论文目录 | 第63页 |
