面向Web内容的离群数据挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·数据挖掘 | 第8-9页 |
| ·离群数据挖掘 | 第9页 |
| ·Web数据挖掘 | 第9-11页 |
| ·Web离群数据挖掘 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 离群数据挖掘综述 | 第15-20页 |
| ·离群数据的提出和定义 | 第15页 |
| ·离群数据挖掘的内容 | 第15页 |
| ·离群数据挖掘算法 | 第15-19页 |
| ·基于统计的离群数据挖掘算法 | 第15-16页 |
| ·基于距离的离群数据挖掘算法 | 第16-17页 |
| ·基于密度的离群数据挖掘算法 | 第17-18页 |
| ·基于聚类的离群数据挖掘算法 | 第18页 |
| ·基于深度的离群数据挖掘算法 | 第18-19页 |
| ·离群数据分析 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 Web离群数据挖掘框架设计 | 第20-25页 |
| ·离群数据挖掘与传统数据挖掘的比较分析 | 第20页 |
| ·Web挖掘的数据源 | 第20-21页 |
| ·Web离群数据挖掘分类 | 第21-22页 |
| ·Web离群数据挖掘框架 | 第22-24页 |
| ·数据的获取 | 第23页 |
| ·数据的预处理 | 第23-24页 |
| ·Web离群点检测 | 第24页 |
| ·离群数据分析 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 基于局部离群系数的孤立点检测算法 | 第25-34页 |
| ·对传统的基于距离算法的分析 | 第25-26页 |
| ·对LSC算法的分析 | 第26-27页 |
| ·局部离群系数算法 | 第27-29页 |
| ·离群程度度量因子—局部离群系数 | 第27页 |
| ·相关距离的定义 | 第27-28页 |
| ·算法描述与分析 | 第28-29页 |
| ·实验与分析 | 第29-33页 |
| ·实验设计 | 第29-32页 |
| ·结果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 5 基于属性频率的分类数据的离群挖掘 | 第34-47页 |
| ·问题描述 | 第34页 |
| ·相关工作 | 第34-37页 |
| ·基于属性频率的分类离群数据挖掘方法 | 第37-39页 |
| ·数值属性的离散化 | 第39-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-46页 |
| ·实验设计 | 第40-41页 |
| ·结果分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 Web离群数据挖掘在电子商务中的应用实例 | 第47-51页 |
| ·实验数据集的准备 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
