基于关联规则的Web日志挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内现状 | 第11页 |
| ·国外现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容与框架 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文框架 | 第12-14页 |
| 2 Web 数据挖掘与Web 日志挖掘 | 第14-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14-15页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·Web 数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·Web 数据挖掘的特点 | 第15-16页 |
| ·Web 数据挖掘的分类 | 第16-17页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第17-22页 |
| ·Web 日志挖掘的定义 | 第17页 |
| ·Web 日志的结构 | 第17-20页 |
| ·Web 日志挖掘的过程 | 第20-22页 |
| ·Web 日志挖掘的常用术语 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 Web 日志挖掘的预处理技术 | 第23-37页 |
| ·数据预处理 | 第23-26页 |
| ·预处理数据的重要性 | 第23页 |
| ·数据预处理技术 | 第23-26页 |
| ·Web 日志的不精确性 | 第26页 |
| ·Web 日志挖掘中数据预处理流程 | 第26-33页 |
| ·数据清理 | 第26-29页 |
| ·用户识别 | 第29-30页 |
| ·会话识别 | 第30-32页 |
| ·路径补充 | 第32-33页 |
| ·事务识别 | 第33页 |
| ·一种改进的事务识别算法 | 第33-35页 |
| ·算法介绍 | 第34-35页 |
| ·算法处理过程示例 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 Apriori 算法的分析与改进 | 第37-48页 |
| ·关联规则挖掘 | 第37-39页 |
| ·关联规则挖掘的思想 | 第37页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第37-39页 |
| ·关联规则挖掘的方法 | 第39页 |
| ·Apriori 算法介绍 | 第39-44页 |
| ·Apriori 算法思想 | 第39-40页 |
| ·Apriori 算法 | 第40-44页 |
| ·Apriori 算法改进 | 第44-46页 |
| ·Apriori 算法存在的问题 | 第44页 |
| ·一种基于网站拓扑结构的类Apriori 算法 | 第44-45页 |
| ·对新算法进行分析 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 Web 日志挖掘原型系统设计与实现 | 第48-58页 |
| ·设计环境与数据来源 | 第48页 |
| ·设计环境 | 第48页 |
| ·数据来源 | 第48页 |
| ·原型系统的设计与实现 | 第48-53页 |
| ·数据预处理模块 | 第49-50页 |
| ·频繁模式挖掘模块 | 第50-51页 |
| ·关联规则挖掘模块 | 第51-53页 |
| ·模式分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·本文进一步的工作 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
