宽带网络用户Web业务分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 Web挖掘 | 第12-16页 |
| ·Web挖掘简述 | 第12页 |
| ·Web挖掘数据源 | 第12-13页 |
| ·Web挖掘过程 | 第13-16页 |
| ·数据预处理 | 第13-14页 |
| ·模式发现 | 第14-15页 |
| ·模式分析及应用 | 第15-16页 |
| 第三章 聚类介绍与K-means算法研究 | 第16-23页 |
| ·聚类概述 | 第16页 |
| ·聚类常见问题 | 第16-17页 |
| ·K-means算法的研究 | 第17-23页 |
| ·距离度量 | 第18-19页 |
| ·初始中心点的选择 | 第19-20页 |
| ·聚类数目选取 | 第20-23页 |
| 第四章 基于量值的频繁闭项集层次聚类算法 | 第23-43页 |
| ·研究背景和意义 | 第23-25页 |
| ·高维度数据压缩 | 第23页 |
| ·基于频繁模式的聚类方法 | 第23-25页 |
| ·算法设计 | 第25-34页 |
| ·算法概述 | 第25-26页 |
| ·算法流程 | 第26-33页 |
| ·算法参数说明 | 第33-34页 |
| ·算法系统实现 | 第34-37页 |
| ·系统输入 | 第34-35页 |
| ·系统输出 | 第35页 |
| ·算法流程 | 第35-37页 |
| ·实验分析 | 第37-42页 |
| ·数据说明 | 第37-38页 |
| ·参数选取 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-41页 |
| ·结果对比 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 用户Web偏好稳定性分析 | 第43-60页 |
| ·背景和意义 | 第43-44页 |
| ·数据来源与处理 | 第44页 |
| ·Web行为基本统计分析 | 第44-49页 |
| ·整体用户群分析 | 第45-47页 |
| ·各类Web业务点击量分析 | 第47-48页 |
| ·各类Web业务最忠实用户分析 | 第48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| ·Web访问时序分析 | 第49-52页 |
| ·Web业务活跃用户分析 | 第49-50页 |
| ·Web业务时序分类分析 | 第50-52页 |
| ·基于K-means算法的稳定性分析 | 第52-59页 |
| ·稳定性系数定义 | 第52-53页 |
| ·K-means算法实现 | 第53-55页 |
| ·K-means聚类分析 | 第55-57页 |
| ·聚类结果的分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
