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基于粗糙集和模糊聚类的WEB使用挖掘的研究

1. 绪论第1-11页
   ·论文的研究背景及选题意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·论文的研究内容和组织结构第10-11页
2. 数据挖掘、Web数据挖掘第11-26页
   ·数据挖掘概述第11-14页
     ·数据挖掘的概念第11-12页
     ·数据挖掘的研究现状第12-14页
   ·数据挖掘的特点、方法及过程第14-16页
     ·数据挖掘的特点第14页
     ·数据挖掘的方法第14-15页
     ·数据挖掘的过程第15-16页
   ·数据挖掘的发展及应用第16-17页
     ·数据挖掘未来研究方向第16页
     ·数据挖掘的应用第16-17页
   ·Web数据挖掘第17-22页
     ·概述第17页
     ·Web数据挖掘的难点第17-18页
     ·Web数据挖掘的分类第18-21页
     ·Web数据挖掘的研究方向第21-22页
   ·Web使用挖掘第22-26页
     ·Web使用挖掘的分类第22页
     ·Web使用挖掘技术及预处理第22-26页
3. Rough Sets理论和模糊聚类算法第26-36页
   ·Rough Sets理论产生和发展第26-27页
   ·粗糙集基本概念和理论第27-31页
     ·基本概念第27-28页
     ·基本理论第28-29页
     ·粗集约简算法第29-31页
   ·模糊聚类算法第31-36页
     ·聚类的基本概念第31-32页
     ·模糊聚类方法第32-36页
4. 基于粗糙集理论和模糊聚类的Web使用挖掘第36-46页
   ·Web使用挖掘第36-40页
     ·模式挖掘第36-38页
     ·模式分析第38页
     ·Web使用挖掘的系统产品第38-40页
   ·Web日志数据模型第40-43页
     ·Web浏览行为的模型描述第40-42页
     ·用户浏览时间的离散化表示方法第42-43页
   ·用户和页面聚类的方法-矩阵模糊聚类法第43-46页
     ·原始数据标准化第43页
     ·构造模糊相似矩阵第43-44页
     ·求模糊相似矩阵的模糊等价矩阵第44-45页
     ·聚类第45-46页
5. 教务网日志数据实例分析第46-58页
   ·数据预处理第46-50页
     ·数据收集第46-47页
     ·数据清洗第47-49页
     ·日志数据的进一步分析第49-50页
   ·数据归约第50-53页
   ·数据变换第53页
   ·基于粗集的数据处理第53-58页
     ·一般属性约简算法结果第54-55页
     ·信息熵约简算法约简结果第55-56页
     ·Johnson's Reduetion算法约简结果第56-58页
6. 教务网用户页面聚类第58-73页
   ·原始数据标准化第58-59页
   ·构造模糊相似矩阵第59-61页
   ·模糊相似矩阵的模糊等价矩阵第61-64页
     ·最大生成树第61-62页
     ·模糊等价矩阵第62-64页
   ·模糊聚类第64-65页
   ·结果分析第65-73页
论文总结第73-74页
 论文主要工作第73页
 进一步研究的问题第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
攻读学位期间发表的论文第80页

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