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Web日志挖掘研究与挖掘工具lsMiner的设计与实现

第一章 前言第1-14页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·国内外研究应用情况第10-12页
   ·本文的内容和安排第12-14页
第二章 Web数据挖掘综述第14-36页
   ·数据挖掘技术第14-17页
     ·数据挖掘的产生第14-15页
     ·数据挖掘定义第15-16页
     ·数据挖掘的分类第16页
     ·数据挖掘的主要过程第16-17页
   ·常用的挖掘算法第17-27页
     ·数据挖掘的知识与模式第17-20页
     ·决策树第20-22页
     ·神经网络第22-26页
     ·规则归纳第26-27页
   ·数据挖掘技术的向前发展第27-29页
     ·空间数据库挖掘第27页
     ·多媒体数据库挖掘第27-28页
     ·时序数据和序列数据的挖掘第28页
     ·文本数据库挖掘第28页
     ·Web数据挖掘第28-29页
   ·Web数据挖掘技术第29-33页
     ·Web内容挖掘第30-31页
     ·Web结构挖掘第31-33页
     ·Web使用挖掘第33页
   ·Web日志挖掘第33-35页
     ·日志挖掘步骤第33-34页
     ·日志挖掘的特点第34页
     ·日志挖掘的应用第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 数据准备与数据预处理模型第36-48页
   ·Web用户访问日志分布及特点第36-38页
   ·用户Web访问过程第38-39页
   ·数据抽象(DataAbstract)第39-40页
   ·数据清理(DataCleaning)第40-41页
   ·用户标识(User Identification)第41-42页
   ·会话标识(Session Identification)第42-44页
   ·数据转化(Data Formatting)第44-45页
   ·预处理模型及其算法流程第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 基于规则归纳的模式挖掘第48-63页
   ·关联规则第48-55页
     ·关联规则的定义第49-51页
     ·Apriori算法第51-54页
     ·Apriori算法的改进第54页
     ·FP-tree算法第54-55页
   ·序列模式第55-62页
     ·序列模式的相关定义第56-57页
     ·实现序列模式挖掘的步骤第57-58页
     ·序列模式挖掘的几种算法比较第58-60页
     ·算法PrefixSpan的相关定义第60-61页
     ·算法Prefixspan实现第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 Web日志挖掘系统的模式分析与模式表达第63-80页
   ·lsMiner的设计思路第63-66页
     ·体系结构第63-64页
     ·数据存取能力第64-65页
     ·数据处理能力第65页
     ·模型算法第65页
     ·可视化技术第65-66页
   ·用户功能模块第66-70页
     ·数据预处理模块第66-69页
     ·基本分析模块第69-70页
   ·智能分析模块的实现第70-76页
     ·实现方式第70-74页
     ·网站结构分析第74页
     ·网页分类第74-75页
     ·用户分类第75页
     ·页面内容诱导第75-76页
   ·实验及结论第76-80页
     ·实验结果及分析第76-78页
     ·结论第78-80页
第六章 总结与展望第80-82页
   ·本文完成的工作第80页
   ·进一步工作的展望第80-82页
参考文献第82-86页
在学期间科研成果简介第86-87页
声明第87-88页
致谢第88页

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