| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文的选题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外Web 日志挖掘技术的发展及应用 | 第11-14页 |
| ·人工免疫系统发展概述 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 2 Web 日志挖掘技术 | 第17-24页 |
| ·Web 日志挖掘概述 | 第17-20页 |
| ·相关概念和术语 | 第17-18页 |
| ·Web 用户访问日志分布及特点 | 第18-19页 |
| ·Web 日志挖掘的一般流程 | 第19-20页 |
| ·Web 日志挖掘的数据预处理分析 | 第20-23页 |
| ·数据清洗 | 第20-21页 |
| ·用户识别 | 第21-22页 |
| ·会话识别 | 第22-23页 |
| ·路径补充 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于模糊 C-Means 聚类算法的 Web 日志挖掘 | 第24-30页 |
| ·用户兴趣度 | 第24-25页 |
| ·模糊C-Means 聚类算法 | 第25-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-29页 |
| ·预处理结果 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 人工免疫系统 | 第30-40页 |
| ·人工免疫系统概述 | 第30-36页 |
| ·人工免疫系统的定义 | 第30-31页 |
| ·人工免疫系统的基本概念 | 第31-33页 |
| ·免疫机制 | 第33-36页 |
| ·人工免疫系统基本原理 | 第36-39页 |
| ·克隆选择原理 | 第36页 |
| ·阴性选择原理 | 第36-38页 |
| ·独特型免疫网络理论 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于免疫网络聚类算法的 Web 日志挖掘 | 第40-51页 |
| ·免疫网络聚类算法 | 第40-44页 |
| ·问题提出 | 第40页 |
| ·算法思想 | 第40-42页 |
| ·算法描述 | 第42-44页 |
| ·参数讨论 | 第44页 |
| ·Web 日志预处理过程 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 结论 | 第51-53页 |
| ·论文的主要工作 | 第51-52页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录：作者在攻读硕士期间发表的论文目录 | 第57-58页 |
| 独创性声明 | 第58页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第58页 |