基于粗糙集的Web用户访问模式挖掘
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文的研究背景与选题意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·国内现状与发展情况 | 第11-13页 |
| ·国外现状与发展情况 | 第13-15页 |
| ·粗糙集理论与数据挖掘的关系 | 第15-17页 |
| ·本文的研究主要内容及框架 | 第17-18页 |
| 第2章 从数据挖掘到Web挖掘 | 第18-29页 |
| ·KDD和数据挖掘 | 第18-21页 |
| ·Web挖掘技术概述 | 第21-23页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第23-27页 |
| ·Web内容挖掘 | 第26页 |
| ·Web结构挖掘 | 第26-27页 |
| ·Web日志挖掘 | 第27页 |
| ·Web数据挖掘的研究方向 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 粗糙集在Web挖掘中的应用技术 | 第29-40页 |
| ·粗糙集产生和发展 | 第29页 |
| ·粗糙集的预备知识 | 第29-30页 |
| ·粗糙集的定义 | 第30-31页 |
| ·粗糙集的特征 | 第31-32页 |
| ·约简与核 | 第32-34页 |
| ·一般约简与一般核 | 第32-33页 |
| ·相对约简和相对核 | 第33-34页 |
| ·粗糙集在知识约简中的应用 | 第34-38页 |
| ·知识约简 | 第34-37页 |
| ·区分矩阵及其数据挖掘模型 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于粗糙集的用户访问模式获取 | 第40-54页 |
| ·Web Log数据预处理 | 第40-46页 |
| ·数据采集 | 第42-43页 |
| ·Web日志数据的分析 | 第43-46页 |
| ·数据变换 | 第46-47页 |
| ·用户访问特征属性进一步提取 | 第47-53页 |
| ·用户访问模式获取 | 第48-49页 |
| ·算法描述 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于粗糙集的用户访问模式聚类分析 | 第54-68页 |
| ·Web日志的聚类基础 | 第54-55页 |
| ·Web日志的聚类算法 | 第55-58页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·本文的改进算法 | 第59-67页 |
| ·序列的相似性度量方法 | 第60-62页 |
| ·基于粗糙集聚类的改进算法 | 第62页 |
| ·算法的复杂性分析 | 第62-63页 |
| ·实验分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历 | 第78页 |
