基于数据流挖掘的网页热门主题获取技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·课题的目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·Web挖掘的定义及相关领域 | 第12-15页 |
| ·Web挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·Web挖掘与信息检索 | 第13-14页 |
| ·Web挖掘与信息提取 | 第14-15页 |
| ·Web挖掘与机器学习 | 第15页 |
| ·网络舆情挖掘的研究现状及面临的问题 | 第15-19页 |
| ·点击流挖掘 | 第15-17页 |
| ·话题检测与跟踪 | 第17-18页 |
| ·热门主题的研究现状 | 第18-19页 |
| ·舆情挖掘的应用 | 第19页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 Web挖掘技术 | 第21-31页 |
| ·Web挖掘的分类——按挖掘对象分类 | 第21-23页 |
| ·Web挖掘的分类——按应用角度分类 | 第23-30页 |
| ·基于生产者的挖掘 | 第24-26页 |
| ·基于消费者的挖掘 | 第26-27页 |
| ·基于增值服务提供者的挖掘 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 HTTP协议及用户访问特点研究 | 第31-44页 |
| ·信息在网页中的分布特性 | 第31-33页 |
| ·网页的内容——HTML语法 | 第31-32页 |
| ·网页的URL信息 | 第32-33页 |
| ·HTTP协议 | 第33-41页 |
| ·HTTP服务器与客户端之间的会话 | 第33-36页 |
| ·网页传输特点分析 | 第36-41页 |
| ·用户访问习惯 | 第41-43页 |
| ·网站分类 | 第41-42页 |
| ·网站访问量排行 | 第42页 |
| ·网页标题的长度 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 频繁项挖掘算法 | 第44-55页 |
| ·数据流模型与统计高频项算法 | 第44-46页 |
| ·数据流基本模型 | 第44-45页 |
| ·输入数据分布的细尾特征 | 第45页 |
| ·计数策略统计高频项 | 第45-46页 |
| ·改进的Lossy Counting算法 | 第46-52页 |
| ·无限数据流频繁项挖掘问题 | 第46页 |
| ·Lossy Counting算法 | 第46-49页 |
| ·改进的Lossy Counting算法 | 第49-52页 |
| ·字符串数据的聚类处理 | 第52-54页 |
| ·字符串的相似度计算公式 | 第52-53页 |
| ·字符串类的表示 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 系统实现 | 第55-68页 |
| ·系统组成模块 | 第55-62页 |
| ·过滤模块 | 第56页 |
| ·日志记录模块 | 第56-59页 |
| ·预处理模块 | 第59页 |
| ·聚类模块 | 第59-62页 |
| ·提交模块 | 第62页 |
| ·系统测试 | 第62-66页 |
| ·实验环境 | 第62页 |
| ·实验数据 | 第62页 |
| ·实验结果 | 第62-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第75页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第75页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
