| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第12页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘未来发展趋势 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 Web 挖掘和Web 日志挖掘 | 第19-35页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第19-23页 |
| ·Web 内容挖掘 | 第20页 |
| ·Web 结构挖掘 | 第20-21页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第21-23页 |
| ·Web 日志挖掘研究 | 第23-26页 |
| ·Web 日志挖掘相关概念 | 第23-24页 |
| ·Web 日志挖掘模型 | 第24-25页 |
| ·Web 日志挖掘的应用领域 | 第25-26页 |
| ·Web 日志挖掘过程研究 | 第26-34页 |
| ·数据来源分析 | 第26页 |
| ·Web 日志挖掘的数据预处理 | 第26-30页 |
| ·模式发现 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 关联规则与闭项集 | 第35-50页 |
| ·关联规则 | 第35-42页 |
| ·相关基本概念和理论 | 第35-38页 |
| ·闭项集相关概念及理论 | 第38-41页 |
| ·频繁项集和闭频繁项集的比较 | 第41-42页 |
| ·挖掘关联规则的过程 | 第42-43页 |
| ·挖掘频繁项集经典算法 | 第43-47页 |
| ·Apriori 算法基本思想 | 第44-45页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第45-46页 |
| ·Apriori 算法中存在的问题 | 第46-47页 |
| ·挖掘闭频繁项集经典算法概述 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 CFIs_Webmining：基于闭频繁项集的Web 日志挖掘算法 | 第50-68页 |
| ·问题的提出 | 第50-51页 |
| ·最小关联规则的相关概念 | 第51-53页 |
| ·挖掘闭频繁项集及建格的快速算法Charm_l 算法 | 第53-55页 |
| ·基于格结构挖掘无冗余最小关联规则 | 第55-60页 |
| ·CFIs_Webmining 算法设计与实现 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |