基于用户浏览路径的Web用户聚类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 Web挖掘概论 | 第12-28页 |
| ·Web挖掘的概念 | 第12页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第12-15页 |
| ·Web日志挖掘 | 第15-27页 |
| ·Web日志简介 | 第15-18页 |
| ·Web日志挖掘的定义 | 第18页 |
| ·Web日志挖掘的步骤 | 第18-26页 |
| ·Web日志挖掘的前景 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 聚类 | 第28-37页 |
| ·聚类的定义及应用 | 第28-29页 |
| ·聚类方法的分类 | 第29-34页 |
| ·按结果方式分类 | 第29-30页 |
| ·按聚类算法分类 | 第30-34页 |
| ·用户浏览路径聚类算法(UBPC算法) | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 一种基于用户浏览路径的Web用户聚类方法 | 第37-44页 |
| ·Web用户聚类的步骤及实现流程 | 第37-39页 |
| ·Web用户聚类的步骤 | 第37页 |
| ·基于用户浏览路径的Web用户聚类的流程 | 第37-39页 |
| ·WEB用户特征的表示 | 第39-41页 |
| ·现有方法 | 第39页 |
| ·一种新的用户特征表示方法 | 第39-41页 |
| ·用户相似度的计算 | 第41-43页 |
| ·现有方法 | 第41页 |
| ·一种新的相似度计算方法(WUSC) | 第41-43页 |
| ·用户聚类 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第44-52页 |
| ·用户浏览路径的提取 | 第45-49页 |
| ·数据净化 | 第45页 |
| ·格式转化 | 第45-46页 |
| ·用户识别 | 第46-47页 |
| ·会话识别 | 第47-48页 |
| ·事务识别提取用户浏览路径 | 第48-49页 |
| ·用户相似度对比实验 | 第49-50页 |
| ·用户聚类 | 第50-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·进一步的研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 本人在攻读硕士期间公开发表的论文 | 第59页 |
