| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第5-15页 |
| 1 引言 | 第15-25页 |
| ·本文的研究背景与意义 | 第15-17页 |
| ·本文的研究背景 | 第15-16页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第16-17页 |
| ·Web数据挖掘研究现状与分析 | 第17-21页 |
| ·Web数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第18-20页 |
| ·Web内容挖掘 | 第18页 |
| ·Web结构挖掘 | 第18-19页 |
| ·Web使用挖掘 | 第19-20页 |
| ·Web使用挖掘的研究现状 | 第20-21页 |
| ·Web使用挖掘研究中存在的问题 | 第21页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第21-25页 |
| ·本文的研究内容 | 第21-23页 |
| ·本文的结构安排 | 第23-25页 |
| 2 Web使用挖掘研究综述 | 第25-39页 |
| ·Web使用挖掘的数据处理对象 | 第25-28页 |
| ·Web使用挖掘的基本框架 | 第28-36页 |
| ·数据预处理 | 第29-33页 |
| ·数据清洗 | 第30页 |
| ·用户识别 | 第30-31页 |
| ·会话识别 | 第31页 |
| ·路径补充 | 第31-32页 |
| ·事务识别 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘 | 第33-35页 |
| ·模式分析 | 第35-36页 |
| ·Web使用挖掘的应用 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 Web页面的分类分析 | 第39-67页 |
| ·分类技术的国内外相关工作 | 第39-40页 |
| ·Web页面的矢量表示 | 第40-42页 |
| ·Web页面特征矢量的约减 | 第42-46页 |
| ·信息熵 | 第43-44页 |
| ·Web页面的关键特征矢量 | 第44-46页 |
| ·Web页面关键特征矢量特征项子集的联合后验概率 | 第46-59页 |
| ·代数格与概念格 | 第47-50页 |
| ·量化矢量概念格 | 第50-55页 |
| ·Web页面关键特征矢量特征项子集的联合后验概率计算 | 第55-59页 |
| ·Web页面分类分析 | 第59-62页 |
| ·Dempster-Shafer证据 | 第59-61页 |
| ·Web页面分类求解 | 第61-62页 |
| ·试验与分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 4 基于模糊关系的Web使用聚类 | 第67-87页 |
| ·Web使用聚类的研究内容及相关工作 | 第67-68页 |
| ·Web站点用户访问矩阵 | 第68-71页 |
| ·Web站点用户访问事务集合的生成 | 第68-70页 |
| ·Web站点用户访问矩阵的表示 | 第70-71页 |
| ·模糊聚类 | 第71-73页 |
| ·Web页面模糊聚类 | 第73-84页 |
| ·Web页面的相似度 | 第73-78页 |
| ·模糊聚类算法 | 第78-84页 |
| ·试验与分析 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 5 Web使用的关联规则挖掘 | 第87-109页 |
| ·关联规则挖掘的典型算法 | 第87-89页 |
| ·相关概念和术语 | 第89-92页 |
| ·频繁闭项集挖掘算法 | 第92-105页 |
| ·数据模型 | 第92-96页 |
| ·算法框架及频繁项结点表的建立 | 第96-98页 |
| ·MiningCloseItem算法 | 第98-105页 |
| ·试验与分析 | 第105-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 6 Web使用的序列模式发现 | 第109-127页 |
| ·序列模式发现的典型算法 | 第109-111页 |
| ·相关概念和术语 | 第111-114页 |
| ·频繁闭序列挖掘算法 | 第114-123页 |
| ·量化序列格 | 第114-117页 |
| ·公共最大长度子序列的求解 | 第117-121页 |
| ·FrCloseSequence算法 | 第121-123页 |
| ·试验与分析 | 第123-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 7 结论与展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 作者简介 | 第135页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第135页 |