首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

基于WEB日志挖掘的频繁模式挖掘算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·Web日志挖掘研究现状第9-12页
     ·国外研究现状第9-10页
     ·国内研究现状第10-12页
   ·论文的主要内容和组织结构第12-14页
     ·论文主要内容第12页
     ·论文组织结构第12-14页
第2章 Web挖掘和Web日志挖掘第14-23页
   ·Web挖掘概述第14页
   ·Web挖掘分类第14-16页
     ·Web结构挖掘第15页
     ·Web内容挖掘第15页
     ·Web日志挖掘第15-16页
   ·Web日志介绍第16-19页
     ·日志数据源第16-17页
     ·Web日志数据格式第17-19页
   ·Web日志挖掘介绍第19-22页
     ·Web日志挖掘定义第19页
     ·Web日志挖掘过程第19-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 Web日志预处理第23-33页
   ·数据预处理第23-25页
     ·预处理数据的重要性第23页
     ·数据预处理技术第23-25页
   ·Web日志预处理技术第25-32页
     ·数据清理第26-27页
     ·用户识别第27-28页
     ·会话识别第28-29页
     ·路径补充第29-30页
     ·事务识别第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 客户端web日志数据和预处理方法第33-49页
   ·客户端web日志数据介绍第33-34页
   ·客户端日志获取方法及处理过程第34-45页
     ·客户端日志获取方法第34-36页
     ·页面权重(页面兴趣度)第36-37页
     ·页面兴趣度的改进第37-40页
     ·加权有向图的定义第40-41页
     ·加权有向图的生成过程第41-42页
     ·实例分析第42-45页
   ·实验分析第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 用户访问频繁模式挖掘第49-61页
   ·频繁模式挖掘经典算法第49-51页
     ·Apriori算法第49-50页
     ·FP-Growth算法第50-51页
   ·基于加权有向图的权频繁模式挖掘算法(GTWF算法)第51-58页
     ·算法的相关概念第52-54页
     ·算法过程第54-56页
     ·实例分析第56-58页
   ·实验结果及其分析第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第6章 总结与展望第61-62页
参考文献第62-67页
附录A 图目录第67-68页
附录B 表目录第68-69页
Appendix A:Figure Index第69-70页
Appendix B:Table Index第70-71页
致谢第71-72页
攻读硕士学位期间发表的论文第72页

论文共72页,点击 下载论文
上一篇:基于关联规则的数据挖掘技术在市场决策应用中的研究
下一篇:动态背景下基于码书模型的运动目标检测