基于粗糙集的Web日志挖掘研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第11页 |
| ·Web数据挖掘的背景及国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·粗糙集数据挖掘研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作及结构 | 第15-17页 |
| 第2章 Web数据挖掘技术 | 第17-28页 |
| ·概述 | 第17-23页 |
| ·Web挖掘面临的挑战 | 第17-18页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第18-22页 |
| ·Web日志挖掘 | 第22-23页 |
| ·预处理 | 第23-25页 |
| ·数据净化 | 第23-24页 |
| ·用户识别 | 第24页 |
| ·会话识别 | 第24页 |
| ·事务识别 | 第24-25页 |
| ·Web使用挖掘的方法 | 第25-27页 |
| ·基于云模型的挖掘方法 | 第25-26页 |
| ·Apriori方法 | 第26页 |
| ·频繁路径挖掘算法 | 第26-27页 |
| ·基于VPRS模型的兴趣识别方法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 集合论和粗糙集理论 | 第28-38页 |
| ·集合论的基本概念 | 第28-29页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第29-36页 |
| ·不可分辨关系 | 第29-30页 |
| ·近似与粗糙集 | 第30-31页 |
| ·知识约简和核 | 第31-32页 |
| ·知识表达系统 | 第32页 |
| ·决策表与差别矩阵 | 第32-34页 |
| ·决策规则 | 第34-36页 |
| ·粗糙集与模糊集的比较 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 属性约简算法的研究 | 第38-56页 |
| ·连续值属性的离散化 | 第38-43页 |
| ·连续值属性离散化的必要性 | 第38-39页 |
| ·几种离散化算法的比较 | 第39-43页 |
| ·属性约简算法 | 第43-52页 |
| ·一般属性约简算法 | 第44页 |
| ·基于差别矩阵和逻辑运算的属性约简算法 | 第44-46页 |
| ·具有回溯功能的逻辑差别矩阵算法 | 第46-47页 |
| ·启发式属性约简算法 | 第47-52页 |
| ·决策表的值约简 | 第52-54页 |
| ·一般值约简算法 | 第52页 |
| ·改进的值约简算法 | 第52-54页 |
| ·实例 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于粗糙集约简的Web日志挖掘 | 第56-64页 |
| ·数据预处理及特征项的提取 | 第56-58页 |
| ·条件属性集和决策属性集的选取 | 第58-59页 |
| ·属性的离散化处理模块 | 第59-60页 |
| ·属性约简和值约简 | 第60-61页 |
| ·输出决策规则 | 第61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
