面向网站分析的模糊C均值算法改进研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 模糊C均值算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 网站分析研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要内容与结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第21-29页 |
| 2.1 聚类算法的距离度量 | 第21-22页 |
| 2.1.1 欧几里得距离 | 第21页 |
| 2.1.2 马哈拉诺比斯距离 | 第21-22页 |
| 2.2 模糊C均值算法 | 第22-24页 |
| 2.3 Canopy算法 | 第24-26页 |
| 2.4 Web数据挖掘模型 | 第26-29页 |
| 第三章 模糊C均值算法的改进 | 第29-39页 |
| 3.1 模糊C均值算法存在的不足 | 第29-30页 |
| 3.2 改进模糊C均值算法的实现 | 第30-34页 |
| 3.2.1 对聚类数目的改进 | 第30页 |
| 3.2.2 对距离度量的改进 | 第30-33页 |
| 3.2.3 改进的模糊C均值算法 | 第33-34页 |
| 3.3 仿真验证实验 | 第34-39页 |
| 第四章 改进模糊C均值算法在网站分析中的应用 | 第39-56页 |
| 4.1 网站分析流程概述 | 第39-40页 |
| 4.2 网站日志数据结构分析 | 第40-42页 |
| 4.3 数据预处理 | 第42-48页 |
| 4.3.1 数据清洗 | 第42-45页 |
| 4.3.2 用户识别 | 第45-46页 |
| 4.3.3 会话识别 | 第46-48页 |
| 4.4 模式发现 | 第48-53页 |
| 4.4.1 用户聚类 | 第48-50页 |
| 4.4.2 页面聚类 | 第50-53页 |
| 4.5 结果分析 | 第53-56页 |
| 4.5.1 模式分析 | 第53-54页 |
| 4.5.2 算法有效性分析 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62-63页 |
