WEB数据挖掘及其在社交网络的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外理论研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·研究的意义 | 第14-15页 |
| ·论文的章节结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论 | 第16-30页 |
| ·数据挖掘 | 第16-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘主要技术 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的处理过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的关键问题 | 第22-23页 |
| ·WEB 数据挖掘 | 第23-29页 |
| ·WEB 数据挖掘定义 | 第23-24页 |
| ·WEB 数据挖掘分类 | 第24-25页 |
| ·WEB 数据挖掘的数据源 | 第25-26页 |
| ·WEB 数据挖掘中知识的分类 | 第26-28页 |
| ·WEB 数据挖掘的关键问题 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 社交网络特性的研究 | 第30-39页 |
| ·社交网络的理论基础 | 第30-31页 |
| ·社交网络的组成元素 | 第31-32页 |
| ·社交网络的主要内容 | 第32-33页 |
| ·社交网络关系结构的表示方法 | 第33-36页 |
| ·社交网络的主要特点 | 第36-37页 |
| ·社交网络的主要功能 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 社交网络数据预处理方法设计 | 第39-51页 |
| ·社交网络 WEB 日志数据预处理 | 第39-47页 |
| ·WEB 日志的格式 | 第40-41页 |
| ·收集与导入 | 第41页 |
| ·清理与净化 | 第41-43页 |
| ·用户识别 | 第43-44页 |
| ·会话识别 | 第44-46页 |
| ·文本提取 | 第46-47页 |
| ·社交网络网页内容数据预处理 | 第47-50页 |
| ·数据库数据预处理的一般流程 | 第48-49页 |
| ·社交网络页面内容数据预处理的流程 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 社交网络个人标签云的设计与实现 | 第51-71页 |
| ·标签云的定义 | 第51-52页 |
| ·创建个人标签云的系统架构 | 第52-53页 |
| ·文本挖掘的数据源 | 第53-54页 |
| ·文本挖掘器的设计与实现 | 第54-63页 |
| ·识别中文词 | 第55-56页 |
| ·去除停用词 | 第56-58页 |
| ·检查短语 | 第58-60页 |
| ·检查同义词 | 第60-61页 |
| ·构建单词向量 | 第61-63页 |
| ·显示个人标签云 | 第63-67页 |
| ·个人标签云的存储 | 第63-64页 |
| ·更新标签云 | 第64-65页 |
| ·个人标签云的显示 | 第65-67页 |
| ·个人标签云的功能 | 第67-68页 |
| ·个人标签云系统与其他标签云的区别 | 第68页 |
| ·模拟实验 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结束语 | 第71-73页 |
| ·本文的主要工作 | 第71-72页 |
| ·本文的创新点和不足 | 第72页 |
| ·未来的研究工作 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第77-78页 |
