web日志挖掘系统模型研究与设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·Web智能化服务现状 | 第9-13页 |
| ·Web日志挖掘的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文所做工作及意义 | 第14-15页 |
| ·论文内容组织与结构 | 第15-16页 |
| ·本章小节 | 第16-17页 |
| 第2章 Web日志挖掘的理论基础 | 第17-30页 |
| ·数据挖掘 | 第17-22页 |
| ·数据挖掘概念及过程 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘应用 | 第20-22页 |
| ·Web挖掘 | 第22-24页 |
| ·Web挖掘的概念 | 第22页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第22-24页 |
| ·Web日志挖掘的步骤 | 第24-29页 |
| ·数据收集 | 第24-25页 |
| ·数据预处理 | 第25-27页 |
| ·模式发现 | 第27-28页 |
| ·可视化 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于粗糙集的属性约简与模糊聚类算法 | 第30-41页 |
| ·粗糙集(Rough sets)理论 | 第30-33页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第30-31页 |
| ·粗糙集理论的特点 | 第31页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第31-33页 |
| ·属性约简算法 | 第33-35页 |
| ·属性约简概述 | 第33页 |
| ·基于区分矩阵的属性约简算法 | 第33-35页 |
| ·模糊逻辑(Fuzzy Logic) | 第35-37页 |
| ·模糊逻辑的基本概念 | 第35-36页 |
| ·隶属函数 | 第36-37页 |
| ·聚类分析算法 | 第37-40页 |
| ·聚类分析概述 | 第37-38页 |
| ·模糊聚类算法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于邻接表索引的Apriori算法 | 第41-50页 |
| ·关联规则的概述 | 第41-42页 |
| ·经典Apriori算法的简介与分析 | 第42-44页 |
| ·基于邻接表索引的Apriori算法 | 第44-49页 |
| ·基本概念与结构 | 第44页 |
| ·算法思想 | 第44-45页 |
| ·算法示例 | 第45-48页 |
| ·实验数据与结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 Web日志挖掘系统模型的实现 | 第50-59页 |
| ·模型体系结构 | 第50-51页 |
| ·定制日志格式 | 第51页 |
| ·数据预处理 | 第51-55页 |
| ·数据转换 | 第51-54页 |
| ·数据清理 | 第54页 |
| ·用户识别 | 第54-55页 |
| ·会话识别 | 第55页 |
| ·属性约简 | 第55页 |
| ·模式发现 | 第55-57页 |
| ·关联规则挖掘 | 第55-56页 |
| ·聚类分析 | 第56-57页 |
| ·统计分析 | 第57页 |
| ·可视化 | 第57页 |
| ·实验环境 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·论文展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
