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基于Web使用挖掘的网站结构优化技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本论文主要研究内容与创新第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 相关概念和技术第15-27页
    2.1 Web挖掘技术第15-18页
        2.1.1 Web内容挖掘第16-17页
        2.1.2 Web结构挖掘第17页
        2.1.3 Web使用挖掘第17-18页
        2.1.4 Web挖掘的难点第18页
    2.2 Web使用挖掘第18-20页
        2.2.1 Web使用挖掘概述第18-19页
        2.2.2 Web使用挖掘过程第19-20页
    2.3 Hadoop相关技术第20-26页
        2.3.1 Map Reduce第20-23页
        2.3.2 HDFS第23-24页
        2.3.3 Apache Sqoop第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 日志数据预处理过程第27-35页
    3.1 WEB日志数据格式第27-28页
    3.2 日志预处理技术第28-32页
        3.2.1 数据清洗第29-30页
        3.2.2 用户识别第30-31页
        3.2.3 会话识别第31页
        3.2.4 路径补充第31-32页
    3.3 Map Reduce实现预处理过程第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于POCWAP算法的频繁模式挖掘第35-57页
    4.1 本章相关的常用定义第35-36页
    4.2 WAP算法第36-40页
    4.3 PLWAP算法第40-46页
    4.4 基于PLWAP的改进算法POCWAP第46-53页
        4.4.1 改进的位置编码第46-48页
        4.4.2 相关定义与定理第48-49页
        4.4.3 算法实现第49-53页
    4.5 实验结果与分析第53-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 基于改进的WEB挖掘算法网站结构优化原型系统(WSOS)第57-73页
    5.1 问题的提出第57页
    5.2 系统设计第57-59页
        5.2.1 系统架构第57-59页
        5.2.2 系统功能第59页
    5.3 数据采集第59-63页
        5.3.1 日志数据第59-60页
        5.3.2 网站拓扑结构第60-63页
    5.4 Hadoop集群实现日志预处理过程第63-68页
        5.4.1 Hadoop集群环境配置第63-65页
        5.4.2 数据预处理在Hadoop Map Reduce中的实现第65-68页
    5.5 数据转换第68页
    5.6 频繁模式挖掘过程第68-69页
    5.7 WSOS原型系统展示第69-71页
        5.7.1 页面编码展示第69-70页
        5.7.2 预处理结果第70页
        5.7.3 频繁模式挖掘结果第70-71页
        5.7.4 网站结构改进意见第71页
    5.8 WSOS原型系统测试与分析第71-72页
    5.9 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 全文工作总结第73页
    6.2 全文工作展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间取得的成果第80-81页

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