| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 Web挖掘 | 第12-28页 |
| ·Web挖掘的概念 | 第12页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第12-15页 |
| ·Web日志挖掘 | 第15-26页 |
| ·Web日志简介 | 第15-18页 |
| ·Web日志挖掘的定义 | 第18页 |
| ·Web日志挖掘的步骤 | 第18-25页 |
| ·Web日志挖掘的前景 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 聚类 | 第28-36页 |
| ·聚类的定义及应用 | 第28-29页 |
| ·聚类方法的数据类型 | 第29页 |
| ·聚类方法的分类 | 第29-34页 |
| ·聚类方法的比较 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于用户浏览兴趣的Web日志聚类 | 第36-46页 |
| ·基于用户浏览兴趣的Web日志聚类的步骤及实现流程 | 第36-37页 |
| ·WEB日志聚类的步骤 | 第36页 |
| ·基于用户浏览兴趣的Web日志聚类的流程 | 第36-37页 |
| ·基于用户浏览兴趣的相似度计算 | 第37-40页 |
| ·用户特征表示 | 第37-38页 |
| ·用户相似度计算 | 第38-40页 |
| ·用户聚类 | 第40-44页 |
| ·变色龙聚类算法(Chameleon算法) | 第40-42页 |
| ·基于用户浏览兴趣的变色龙算法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 实验及分析 | 第46-52页 |
| ·实验目的 | 第46页 |
| ·实验环境 | 第46页 |
| ·实验数据 | 第46页 |
| ·实验过程 | 第46-51页 |
| ·数据清洗 | 第46-47页 |
| ·用户识别和会话识别 | 第47-48页 |
| ·路径补充和事务识别 | 第48页 |
| ·排除孤立点 | 第48-50页 |
| ·计算用户相识度 | 第50页 |
| ·聚类 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结束语 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·进一步的研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第60页 |