| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文的研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| ·WEB使用记录挖掘研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文结构和组织 | 第11-12页 |
| 第二章 聚类分析技术基础 | 第12-22页 |
| ·聚类分析概念 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘对聚类的要求 | 第12-13页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第13-14页 |
| ·主要聚类方法的分类 | 第14页 |
| ·层次聚类算法 | 第14-15页 |
| ·模糊聚类 | 第15-21页 |
| ·模糊聚类基础 | 第15-16页 |
| ·模糊等价关系的传递闭包法 | 第16-17页 |
| ·模糊相似关系的最大树法 | 第17-18页 |
| ·模糊K均值 | 第18-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 WEB数据预处理 | 第22-31页 |
| ·日志文件 | 第22-24页 |
| ·数据预处理的一般过程 | 第24-26页 |
| ·数据清理(Data Cleaning) | 第24-25页 |
| ·用户识别(User Identification) | 第25页 |
| ·会话识别(Session Identification) | 第25-26页 |
| ·路径补充(Path Completion) | 第26页 |
| ·预处理过程的改进 | 第26-29页 |
| ·问题的提出 | 第26-27页 |
| ·页面算法的改进 | 第27-29页 |
| ·实验结果 | 第29-31页 |
| 第四章 基于模糊聚类的用户分析 | 第31-41页 |
| ·算法模型 | 第31页 |
| ·算法描述 | 第31-36页 |
| ·从Web日志生成Web事务集合 | 第31-32页 |
| ·创建模糊矩阵 | 第32-33页 |
| ·改进的聚类算法描述 | 第33-34页 |
| ·处理新增数据 | 第34-35页 |
| ·增量算法描述 | 第35-36页 |
| ·实验验证 | 第36-40页 |
| ·数据源 | 第36-38页 |
| ·构造相异矩阵 | 第38页 |
| ·层次聚类 | 第38页 |
| ·求等价矩阵 | 第38-39页 |
| ·算法性能分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |