基于Web日志的数据挖掘
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究应用情况 | 第8-9页 |
| ·本文的内容和安排 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘综述 | 第11-21页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的主要过程 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的体系结构及最常用技术 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘中最常用的技术 | 第15页 |
| ·数据挖掘技术的向前发展 | 第15-17页 |
| ·空间数据库挖掘 | 第16页 |
| ·多媒体数据库挖掘 | 第16页 |
| ·时序数据和序列数据的挖掘 | 第16页 |
| ·文本数据库挖掘 | 第16-17页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第17页 |
| ·Web 数据挖掘技术 | 第17-21页 |
| ·Web内容挖掘 | 第18页 |
| ·Web结构挖掘 | 第18-19页 |
| ·Web使用挖掘 | 第19-21页 |
| 第三章 WEB日志挖掘的预处理阶段 | 第21-29页 |
| ·前言 | 第21-23页 |
| ·日志介绍 | 第21-22页 |
| ·Web日志挖掘过程 | 第22-23页 |
| ·数据收集 | 第23-24页 |
| ·数据预处理 | 第24-29页 |
| ·数据净化 | 第24-25页 |
| ·用户识别 | 第25-27页 |
| ·会话识别 | 第27-28页 |
| ·路径补充 | 第28-29页 |
| 第四章 基于规则归纳的模式挖掘 | 第29-42页 |
| ·关联规则 | 第29-35页 |
| ·关联规则的定义 | 第30-31页 |
| ·Apriori 算法 | 第31-34页 |
| ·Apriori 算法的改进 | 第34页 |
| ·FP-tree 算法 | 第34-35页 |
| ·序列模式 | 第35-42页 |
| ·序列模式的相关定义 | 第36页 |
| ·实现序列模式挖掘的步骤 | 第36-37页 |
| ·序列模式挖掘的几种算法比较 | 第37-39页 |
| ·算法 PrefixSpan 的相关定义 | 第39-40页 |
| ·算法 Prefixspan 实现 | 第40-42页 |
| 第五章 WEB日志挖掘系统 | 第42-54页 |
| ·问题的提出 | 第42页 |
| ·Web日志挖掘系统的体系结构 | 第42-43页 |
| ·用户功能模块 | 第43-46页 |
| ·数据预处理模块 | 第44-46页 |
| ·基本分析模块 | 第46页 |
| ·智能分析模块的实现 | 第46-52页 |
| ·实现方式 | 第47-50页 |
| ·网站结构分析 | 第50页 |
| ·网页分类 | 第50-51页 |
| ·用户分类 | 第51页 |
| ·页面内容诱导 | 第51-52页 |
| ·Web日志挖掘在天津铁路工程学校网点的应用实现 | 第52-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| ·本文完成的工作 | 第54页 |
| ·进一步的工作 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
