| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第8-11页 |
| ·课题研究的内容和意义 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘和 Web 挖掘的基本概念及相关理论 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘的定义分类及特点 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第15页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·Web 挖掘的基本概念 | 第15-16页 |
| ·Web 挖掘与数据挖掘的区别 | 第16-17页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第17-21页 |
| ·Web 内容挖掘 | 第18-19页 |
| ·Web 结构挖掘 | 第19页 |
| ·Web 应用挖掘 | 第19-21页 |
| ·Web 挖掘过程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 Web 日志挖掘技术 | 第23-27页 |
| ·Web 日志 | 第23-24页 |
| ·Web 日志的形成 | 第23页 |
| ·Web 日志格式分析 | 第23-24页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第24-25页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第24页 |
| ·Web 日志挖掘的数据 | 第24-25页 |
| ·商务系统中 Web 日志挖掘应用分析 | 第25-26页 |
| ·Web 日志挖掘的内容分析 | 第25页 |
| ·Web 日志挖掘优势体现分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于 Hamming 距离的 Web 日志挖掘聚类算法的分析与改进 | 第27-45页 |
| ·聚类算法 | 第27-30页 |
| ·聚类概述 | 第27-28页 |
| ·经典聚类算法 | 第28-30页 |
| ·基于 Hamming 距离的聚类算法 | 第30-35页 |
| ·传统 Hamming 距离的聚类算法 | 第30-33页 |
| ·传统 Hamming 距离算法的缺陷分析 | 第33-35页 |
| ·算法改进 | 第35-44页 |
| ·数据集的权值图（图 G）表示 | 第35-37页 |
| ·对传统 Hamming 距离计算公式的改进 | 第37-40页 |
| ·原算法进一步改进 | 第40-41页 |
| ·改进用户聚类算法之后的计算过程 | 第41-42页 |
| ·算法事例结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 改进算法的实现与验证 | 第45-61页 |
| ·挖掘系统构架设计 | 第45页 |
| ·挖掘系统基本功能设计 | 第45-46页 |
| ·实验挖掘的基本过程 | 第46-55页 |
| ·Web 日志数据预处理 | 第46-49页 |
| ·Hammig 距离聚类算法流程 | 第49-52页 |
| ·Hamming 距离聚类算法描述 | 第52-55页 |
| ·算法实验结果验证 | 第55-60页 |
| ·算法实验平台 | 第55页 |
| ·实验模拟数据 | 第55-57页 |
| ·算法实验结果 | 第57-59页 |
| ·算法实验结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61页 |
| ·工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |