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 |