| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题的背景与意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·选题意义 | 第7-8页 |
| ·用户访问模式挖掘的国内外研究动向 | 第8-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 Web 使用挖掘理论基础 | 第12-26页 |
| ·Web 挖掘 | 第12-13页 |
| ·Web 挖掘的定义 | 第12页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第12-13页 |
| ·Web 使用挖掘的过程 | 第13-24页 |
| ·数据收集 | 第14-15页 |
| ·数据预处理 | 第15-19页 |
| ·模式发现 | 第19-23页 |
| ·模式分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 Kohonen 神经网络 | 第26-35页 |
| ·人工神经网络理论 | 第26-30页 |
| ·人工神经网络定义及特征 | 第26-27页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络学习规则 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络分类 | 第29-30页 |
| ·Kohonen 神经网络 | 第30-34页 |
| ·Kohonen 神经网络的生物学基础 | 第31页 |
| ·Kohonen 神经网络的基本结构 | 第31-32页 |
| ·Kohonen 神经网络的原理和算法 | 第32-33页 |
| ·Kohonen 神经网络的特点及优势 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于改进的 Kohonen 神经网络的用户访问模式挖掘模型的设计与实现 | 第35-54页 |
| ·用户访问模式概述 | 第35-36页 |
| ·Kohonen 神经网络算法针对于用户访问模式挖掘的改进 | 第36-41页 |
| ·改进的 Kohonen 神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·改进的 Kohonen 神经网络的原理和算法 | 第37-41页 |
| ·用户访问模式挖掘模型的设计 | 第41-44页 |
| ·数据预处理 | 第44页 |
| ·用户访问模式挖掘模型的实现 | 第44-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 模型性能测试及评估 | 第54-63页 |
| ·基于改进 Kohonen 神经网络的用户访问模式挖掘模型性能测试 | 第54-59页 |
| ·基于改进前后的 Kohonen 神经网络算法的用户访问模式挖掘模型性能的对比 | 第59-61页 |
| ·基于不同算法的用户访问模式挖掘模型的对比 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-66页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·解决的问题和创新 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |
