Web日志挖掘中数据预处理及关联规则算法的研究和实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究工作及创新点 | 第12-14页 |
| ·主要工作内容 | 第12-13页 |
| ·论文的创新点 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 Web日志挖掘概述 | 第15-24页 |
| ·Web挖掘 | 第15-17页 |
| ·Web挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·Web挖掘的特点 | 第16页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·Web日志挖掘 | 第17-23页 |
| ·Web日志挖掘的定义 | 第17-18页 |
| ·Web日志挖掘的过程 | 第18-21页 |
| ·Web日志挖掘的方法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 Web日志挖掘数据预处理 | 第24-42页 |
| ·Web日志介绍 | 第24-27页 |
| ·形成Web日志的原理 | 第24-25页 |
| ·Web日志的数据格式 | 第25-27页 |
| ·Web日志数据预处理 | 第27-34页 |
| ·数据清理 | 第27-28页 |
| ·用户识别 | 第28-29页 |
| ·会话识别 | 第29页 |
| ·路径补全 | 第29-32页 |
| ·事务识别 | 第32-34页 |
| ·用户识别算法的改进 | 第34-41页 |
| ·基本概念 | 第34页 |
| ·基本用户识别算法 | 第34-35页 |
| ·改进用户识别算法IASR | 第35-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 关联规则及其Apriori算法 | 第42-55页 |
| ·关联规则挖掘 | 第42-43页 |
| ·关联规则的定义 | 第42-43页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第43页 |
| ·经典的Apriori算法介绍 | 第43-47页 |
| ·Apriori算法思想 | 第43-44页 |
| ·Apriori算法实现 | 第44-46页 |
| ·Apriori算法的缺陷 | 第46-47页 |
| ·改进的Apriori算法 | 第47-50页 |
| ·兴趣度 | 第47-48页 |
| ·Apriori改进算法的实现 | 第48-50页 |
| ·实验及结果分析 | 第50-54页 |
| ·数据来源及实验环境 | 第50-52页 |
| ·实例分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于改进算法的Web日志挖掘的实现 | 第55-61页 |
| ·实验环境及数据来源 | 第55页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·Web日志数据来源 | 第55页 |
| ·实验过程 | 第55-56页 |
| ·用户识别改进算法验证 | 第56-58页 |
| ·传统的用户识别算法 | 第57页 |
| ·改进的用户识别算法 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析和比较 | 第58页 |
| ·基于Apriori改进的实例分析 | 第58-60页 |
| ·小章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
