基于频繁模式挖掘的网站优化策略研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要创新点 | 第14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 Web日志挖掘与频繁模式挖掘 | 第17-27页 |
| 2.1 Web日志挖掘 | 第17-22页 |
| 2.1.1 Web日志挖掘的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 Web日志挖掘的过程 | 第17-20页 |
| 2.1.3 Web日志挖掘的主要方法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 Web日志挖掘的应用方向 | 第21-22页 |
| 2.2 频繁模式挖掘 | 第22-25页 |
| 2.2.1 频繁模式挖掘的相关定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 经典算法介绍 | 第23-24页 |
| 2.2.3 Apriori算法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 双约束多支持度频繁模式挖掘算法 | 第27-37页 |
| 3.1 问题提出 | 第27页 |
| 3.2 DS_MSA算法相关定义 | 第27-29页 |
| 3.3 DS_MSA算法描述 | 第29-31页 |
| 3.4 实验对比及评估 | 第31-36页 |
| 3.4.1 权重分配 | 第31-32页 |
| 3.4.2 算法实验对比 | 第32-33页 |
| 3.4.3 挖掘结果比较 | 第33-34页 |
| 3.4.4 多数据集实验对比 | 第34-36页 |
| 3.4.5 实验结果分析 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 改进的页面兴趣度算法 | 第37-45页 |
| 4.1 改进的页面兴趣度算法 | 第37-40页 |
| 4.1.1 数据源的选取 | 第37页 |
| 4.1.2 影响因素的选取 | 第37-39页 |
| 4.1.3 页面兴趣度计算模型 | 第39-40页 |
| 4.2 实验结果及评估 | 第40-44页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第40-42页 |
| 4.2.2 实验结果及对比分析 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于页面兴趣度的DS_MSA算法 | 第45-53页 |
| 5.1 结合点 | 第45页 |
| 5.2 算法描述 | 第45-48页 |
| 5.2.1 算法相关概念 | 第45-47页 |
| 5.2.2 算法执行过程 | 第47-48页 |
| 5.3 实验结果对比分析 | 第48-50页 |
| 5.4 算法效率分析 | 第50-51页 |
| 5.5 网站优化策略 | 第51-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-62页 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研工作 | 第62页 |
