| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图索引 | 第9-10页 |
| 表索引 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·政府网站日志挖掘研究的必要性 | 第11-15页 |
| ·Web挖掘 | 第11-12页 |
| ·Web挖掘提出的背景 | 第11页 |
| ·Web挖掘的方法 | 第11-12页 |
| ·Web日志挖掘 | 第12-13页 |
| ·Web日志挖掘的定义和功能 | 第12-13页 |
| ·Web日志挖掘的过程 | 第13页 |
| ·政府网站日志挖掘 | 第13-15页 |
| ·政府门户网站的重要性 | 第13-14页 |
| ·政府网站日志研究的必要性 | 第14-15页 |
| ·政府网站日志挖掘研究的状况 | 第15-19页 |
| ·一般网站日志挖掘研究的状况 | 第15-16页 |
| ·国外的状况 | 第15-16页 |
| ·国内的状况 | 第16页 |
| ·国内外政府网站的状况 | 第16-18页 |
| ·国内政府网站的状况 | 第16-17页 |
| ·国外政府网站的状况 | 第17-18页 |
| ·政府网站的日志挖掘 | 第18-19页 |
| ·国外政府网站日志挖掘的应用状况 | 第18页 |
| ·国内政府网站日志挖掘的应用状况 | 第18-19页 |
| ·本文的研究内容、目标和框架 | 第19-22页 |
| ·研究目的 | 第19页 |
| ·研究的内容 | 第19页 |
| ·论文的组织 | 第19-22页 |
| 第二章 政府网站日志预处理 | 第22-31页 |
| ·Web日志的特点 | 第22-25页 |
| ·Web日志的形成 | 第22页 |
| ·Web日志的特点 | 第22-25页 |
| ·日志预处理流程 | 第25页 |
| ·数据净化 | 第25-27页 |
| ·确定用户浏览页面 | 第25-26页 |
| ·过滤杂音信息 | 第26-27页 |
| ·用户识别 | 第27-28页 |
| ·会话识别 | 第28页 |
| ·路径补充 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 关联挖掘算法在日志挖掘中的应用 | 第31-43页 |
| ·关联规则的有关术语 | 第31-34页 |
| ·关联规则的概述 | 第31页 |
| ·关联规则的相关定义 | 第31-34页 |
| ·关联规则的算法评析 | 第34-36页 |
| ·关联规则挖掘算法比较研究 | 第34-36页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第36-42页 |
| ·对Apriori算法的剖析 | 第36-38页 |
| ·对Apriori算法改进的出发点 | 第38-39页 |
| ·Aprior算法的改进算法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 路径遍历模式在日志挖掘中的应用 | 第43-48页 |
| ·相关定义描述 | 第43-44页 |
| ·挖掘的基本步骤 | 第44页 |
| ·挖掘算法研究 | 第44-47页 |
| ·最大向前路径生成算法 | 第44-45页 |
| ·频繁遍历路径挖掘算法 | 第45-47页 |
| ·最大频繁遍历路径挖掘算法 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 杭州市江干区门户网站日志挖掘分析 | 第48-63页 |
| ·Weka数据挖掘系统的引入 | 第48-49页 |
| ·在Weka中实现Apriori算法的改进算法M-Apriori算法 | 第49-52页 |
| ·用Weka对江干门户网站日志进行挖掘 | 第52-58页 |
| ·日志预处理 | 第52页 |
| ·日志数据转换 | 第52-55页 |
| ·Weka挖掘的结果 | 第55-56页 |
| ·改进前后Weka运行时间表 | 第56-58页 |
| ·频繁遍历路径算法对江干门户网站日志挖掘 | 第58-59页 |
| ·日志挖掘的结果分析 | 第59-60页 |
| ·江干区门户网站的调整建议 | 第60-62页 |
| ·由日志挖掘发现的问题 | 第60-61页 |
| ·网站结构的调整建议 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文的工作总结 | 第63页 |
| ·进一步的工作 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录1 | 第68-92页 |
| 附录2 | 第92-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读学位期间参与的项目与发表的论文 | 第98页 |