摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-18页 |
·课题研究的背景 | 第12-13页 |
·国内外研究现状及分析 | 第13-16页 |
·国内外研究现状 | 第13-15页 |
·对现状的分析 | 第15-16页 |
·课题研究的内容和意义 | 第16页 |
·本文的结构安排 | 第16-18页 |
第2章 Web 挖掘及其在电子商务中的应用 | 第18-30页 |
·Web 挖掘的定义 | 第18-21页 |
·数据挖掘的基本概念 | 第18-19页 |
·Web 挖掘的基本概念 | 第19-20页 |
·Web 挖掘与数据挖掘的区别 | 第20-21页 |
·Web 挖掘的分类 | 第21-24页 |
·Web 内容挖掘 | 第21-22页 |
·Web 结构挖掘 | 第22-23页 |
·Web 使用挖掘 | 第23-24页 |
·Web 挖掘的过程 | 第24-27页 |
·源数据收集(Data Gathering) | 第24页 |
·数据预处理(Data Preprocessing) | 第24-25页 |
·模式发现(Pattern Discovery) | 第25-26页 |
·模式分析(Pattern Analysis) | 第26-27页 |
·Web 挖掘在电子商务中的应用 | 第27-29页 |
·电子商务中进行Web 数据挖掘的数据源 | 第27-28页 |
·电子商务中进行Web 数据挖掘的流程 | 第28页 |
·电子商务中进行Web 数据挖掘的优势 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 电子商务中面向Web 挖掘的新型架构 | 第30-49页 |
·Web 服务技术 | 第30-37页 |
·Web 服务的基本概念 | 第30-31页 |
·Web 服务的体系结构 | 第31-32页 |
·Web 服务的协议栈 | 第32-34页 |
·Web 服务的关键技术 | 第34-37页 |
·Agent、多Agent、移动Agent 技术 | 第37-41页 |
·Agent 技术 | 第37-38页 |
·多Agent 系统 | 第38-39页 |
·移动Agent 技术 | 第39-40页 |
·移动Agent 技术应用于电子商务的优势 | 第40-41页 |
·基于移动Agent 和Web 服务的新型Web 挖掘平台设计 | 第41-48页 |
·系统总体架构模型 | 第41-43页 |
·组合服务Agent(CAgent) | 第43-45页 |
·移动Agent 应用于Web 服务 | 第45-47页 |
·数据挖掘引擎 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第4章 面向电子商务的Web 挖掘原型系统实现 | 第49-69页 |
·Web 挖掘系统原型结构 | 第49-52页 |
·电子商务挖掘系统逻辑架构 | 第49-50页 |
·Web 挖掘系统原型结构 | 第50-51页 |
·系统的功能模块 | 第51-52页 |
·原型系统实现 | 第52-59页 |
·系统平台总体设计规划 | 第52页 |
·数据库设计 | 第52-55页 |
·MyEclipse 与Mysql 的连接 | 第55-58页 |
·用户界面JSP 设计 | 第58-59页 |
·数据预处理模块设计 | 第59-62页 |
·数据挖掘模块设计 | 第62-66页 |
·Apriori 算法的实现 | 第62-64页 |
·算法测试 | 第64-65页 |
·k-means 算法实现 | 第65-66页 |
·原型系统运行实例 | 第66-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
第5章 挖掘架构中关键算法研究 | 第69-81页 |
·关联规则的描述 | 第69-70页 |
·Apriori 算法 | 第70-75页 |
·Apriori 算法的描述 | 第70-72页 |
·Apriori 算法的改进 | 第72-74页 |
·实验分析 | 第74-75页 |
·聚类分析 | 第75-76页 |
·k-means 聚类算法 | 第76-80页 |
·k-means 聚类算法的描述 | 第76-77页 |
·改进的k-means 聚类算法 | 第77-78页 |
·实验 | 第78-80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
结论 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
作者简介 | 第86页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第86-87页 |