Web访问行为分析及其在搜索引擎精准营销中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-16页 |
| ·搜索引擎 | 第11-12页 |
| ·搜索引擎营销SEM | 第12-15页 |
| ·搜索引擎优化SEO | 第15-16页 |
| ·某二手车经营公司的网络营销简况 | 第16页 |
| ·Web访问行为分析概述 | 第16-23页 |
| ·Web数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·Web访问行为的概念、特点及分类 | 第18-20页 |
| ·Web访问行为分析的基本过程 | 第20-22页 |
| ·Web访问行为分析的用途 | 第22-23页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第23-25页 |
| ·研究内容 | 第23页 |
| ·组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 Web日志数据的来源及预处理 | 第25-37页 |
| ·Web日志数据源的收集 | 第25-26页 |
| ·Web日志数据源的组成与抽取 | 第26-28页 |
| ·网站自身相关数据及抽取 | 第26-27页 |
| ·搜索引擎相关数据及抽取 | 第27-28页 |
| ·Web日志数据的预处理过程与实现 | 第28-35页 |
| ·数据预处理的一般步骤 | 第28-31页 |
| ·数据预处理的实现及技术难点 | 第31-35页 |
| ·Web日志数据预处理的结果 | 第35-37页 |
| 第3章 Apriori关联规则算法的分析与改进 | 第37-52页 |
| ·模式发现的一般方法及研究现状 | 第37-40页 |
| ·统计分析 | 第37页 |
| ·关联规则 | 第37-38页 |
| ·序列模式 | 第38-39页 |
| ·聚类分析 | 第39页 |
| ·分类分析 | 第39-40页 |
| ·传统的Apriori关联规则算法 | 第40-44页 |
| ·关联规则的定义与步骤 | 第40-42页 |
| ·Apriori算法分析 | 第42-43页 |
| ·传统Apriori算法的不足和缺点 | 第43-44页 |
| ·Apriori算法的改进及其验证 | 第44-52页 |
| ·一种改进的Apriori算法 | 第44-48页 |
| ·改进的Apriori算法实例 | 第48-50页 |
| ·算法效果验证及评价 | 第50-52页 |
| 第4章 访问行为分析的软件平台设计与实现 | 第52-63页 |
| ·总体目标和基本原则 | 第52-54页 |
| ·设计的总体目标 | 第52页 |
| ·设计的基本原则 | 第52-53页 |
| ·主要功能 | 第53-54页 |
| ·软件平台的结构与模块 | 第54-55页 |
| ·总体框架 | 第54-55页 |
| ·各模块分析 | 第55页 |
| ·分析软件的实现与应用实例 | 第55-63页 |
| ·访问情况分析 | 第56-59页 |
| ·搜索相关分析 | 第59-61页 |
| ·浏览路径分析 | 第61-62页 |
| ·客户端分析 | 第62-63页 |
| 第5章 Web行为分析在搜索引擎精准营销中的应用 | 第63-70页 |
| ·网站的搜索引擎优化措施 | 第63-69页 |
| ·网站内容的优化 | 第63-65页 |
| ·网站链接的优化 | 第65-66页 |
| ·网站管理的优化 | 第66页 |
| ·网站搜索关键词的优化 | 第66-69页 |
| ·个性化搜索引擎精准营销 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·进一步工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简历 | 第76页 |
