基于用户操作模式的系统稳定性研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·本论文主要工作 | 第10-11页 |
| ·软件数据的收集与预处理 | 第10页 |
| ·用户操作模式研究 | 第10页 |
| ·基于用户操作模式的系统稳定性研究 | 第10页 |
| ·实验平台设计 | 第10-11页 |
| ·本论文的组织结构 | 第11页 |
| ·作者背景介绍 | 第11-12页 |
| 第2章 数据挖掘与软件数据挖掘 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·数据挖掘 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘主要步骤 | 第12-14页 |
| ·挖掘到的知识类型 | 第14-15页 |
| ·软件数据挖掘 | 第15-23页 |
| ·背景概念的解释 | 第16-17页 |
| ·软件挖掘的研究现状 | 第17-20页 |
| ·软件数据挖掘分类 | 第20-21页 |
| ·可信软件研究 | 第21页 |
| ·总结 | 第21-23页 |
| 第3章 用户操作模式与系统运行状态分析 | 第23-28页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·问题定义 | 第23-24页 |
| ·交互过程 | 第23页 |
| ·用户操作模式 | 第23-24页 |
| ·系统运行状态 | 第24页 |
| ·相关研究 | 第24-26页 |
| ·工作流挖掘 | 第24-25页 |
| ·Web 使用挖掘 | 第25-26页 |
| ·总结 | 第26页 |
| ·研究内容综述 | 第26-28页 |
| 第4章 软件数据收集 | 第28-34页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·基于切面的日志数据收集方法 | 第28-31页 |
| ·AOP 简介 | 第28-29页 |
| ·基于AOP 的日志数据收集方法 | 第29-31页 |
| ·日志数据分析 | 第31-34页 |
| ·系统运行日志数据 | 第32页 |
| ·用户操作日志数据 | 第32-34页 |
| 第5章 数据预处理 | 第34-50页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·日志数据分层处理 | 第34-35页 |
| ·数据清理 | 第35-48页 |
| ·方法简介 | 第35-37页 |
| ·数据特性选择 | 第37-39页 |
| ·基于循环嵌套算法的距离度量选择 | 第39-46页 |
| ·实验 | 第46-48页 |
| ·日志数据关联处理 | 第48-50页 |
| 第6章 用户操作模式挖掘 | 第50-71页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·频繁模式挖掘概述 | 第50-55页 |
| ·Apriori 算法 | 第50-53页 |
| ·序列模式挖掘 | 第53-55页 |
| ·群体模式挖掘 | 第55-63页 |
| ·问题定义 | 第55-56页 |
| ·频繁子序列分析 | 第56-57页 |
| ·启发式剪枝 | 第57-58页 |
| ·操作序列模式压缩算法 | 第58-60页 |
| ·操作序列图模型 | 第60-63页 |
| ·个体模式挖掘 | 第63-66页 |
| ·个性特征 | 第63页 |
| ·统计方法 | 第63-64页 |
| ·特征标注 | 第64-66页 |
| ·评估函数 | 第66-68页 |
| ·实验 | 第68-71页 |
| 第7章 基于用户操作的系统稳定性识别 | 第71-83页 |
| ·概述 | 第71页 |
| ·决策树简介 | 第71-77页 |
| ·概述 | 第71-73页 |
| ·ID3 算法 | 第73-76页 |
| ·C4.5 算法 | 第76-77页 |
| ·系统运行状态特点分析 | 第77-78页 |
| ·正常状态 | 第77-78页 |
| ·延时状态 | 第78页 |
| ·错误状态 | 第78页 |
| ·异常操作状态 | 第78页 |
| ·构造分类器 | 第78-80页 |
| ·分类属性选择 | 第78-79页 |
| ·分类属性离散化 | 第79-80页 |
| ·实验 | 第80-83页 |
| 第8章 实验平台设计与场景应用 | 第83-87页 |
| ·应用研究 | 第83-85页 |
| ·模式挖掘 | 第83-84页 |
| ·模式应用 | 第84-85页 |
| ·试验平台介绍 | 第85-87页 |
| 第9章 结论与展望 | 第87-88页 |
| ·全文总结 | 第87页 |
| ·下一步的工作 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
