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 |