基于Web日志的用户行为分析研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要内容 | 第10-13页 |
| 第二章 相关综述 | 第13-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-14页 |
| ·网络用户行为分析过程 | 第14-15页 |
| ·技术背景简介 | 第15-17页 |
| ·Web 日志挖掘相关算法 | 第17-18页 |
| ·本章小节 | 第18-19页 |
| 第三章 WEB 日志数据预处理 | 第19-32页 |
| ·论文背景 | 第19-20页 |
| ·WEB 日志文件分类 | 第20-21页 |
| ·数据分析与预处理 | 第21-30页 |
| ·用户实体模型 | 第30页 |
| ·挖掘用户入库 | 第30-31页 |
| ·本章小节 | 第31-32页 |
| 第四章 关联规则挖掘 | 第32-41页 |
| ·路径补充 | 第32-33页 |
| ·关联分析 | 第33页 |
| ·Apriori 算法 | 第33-34页 |
| ·Apriori 改进算法以及对比 | 第34-36页 |
| ·挖掘过程 | 第36-38页 |
| ·频繁集产生关联规则 | 第38-39页 |
| ·置信度计算 | 第39页 |
| ·提升度 | 第39-40页 |
| ·本章小节 | 第40-41页 |
| 第五章 用户聚类 | 第41-47页 |
| ·聚类的意义 | 第41页 |
| ·K-means 算法 | 第41-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第六章 用户行为系统案例 | 第47-55页 |
| ·系统背景 | 第47页 |
| ·系统体系结构 | 第47页 |
| ·系统架构 | 第47-48页 |
| ·系统预览 | 第48-49页 |
| ·系统运行结果 | 第49-54页 |
| ·本章小节 | 第54-55页 |
| 第七章 结论及展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·今后工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 开题报告 | 第71-79页 |
| 硕士毕业生信息表 | 第79页 |
