基于数据挖掘的Web行为特征分析与研究
| 第1章 引言 | 第1-9页 |
| ·论文背景 | 第6-7页 |
| ·本课题解决的问题 | 第7-9页 |
| 第2章 数据挖掘与WEB挖掘 | 第9-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第9-12页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘系统的分类 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第11-12页 |
| ·Web挖掘概述 | 第12-13页 |
| ·Web挖掘分类 | 第13-15页 |
| ·Web内容挖掘 | 第14页 |
| ·Web结构挖掘 | 第14页 |
| ·Web使用挖掘 | 第14-15页 |
| ·Web数据挖掘的难点 | 第15-17页 |
| 第3章 基于数据挖掘的WEB行为特征分析体系 | 第17-27页 |
| ·Web日志技术 | 第17-20页 |
| ·系统的总体结构和实现流程 | 第20-22页 |
| ·Web信息收集 | 第22-27页 |
| ·一些相关术语 | 第22页 |
| ·信息收集 | 第22-27页 |
| 第4章 WEB日志数据预处理 | 第27-37页 |
| ·数据净化 | 第28-29页 |
| ·数据净化的功能 | 第28页 |
| ·数据净化的流程图 | 第28-29页 |
| ·数据净化的数据表 | 第29页 |
| ·用户识别 | 第29-33页 |
| ·用户识别的功能 | 第29-30页 |
| ·用户识别的流程图 | 第30页 |
| ·用户识别的数据表 | 第30-33页 |
| ·会话识别 | 第33-34页 |
| ·会话识别的功能 | 第33页 |
| ·会话识别流程图 | 第33-34页 |
| ·会话识别的数据表 | 第34页 |
| ·路径补充 | 第34-35页 |
| ·路径补充的功能 | 第34页 |
| ·路径补充的流程图 | 第34页 |
| ·相关数据表 | 第34-35页 |
| ·事务识别 | 第35-37页 |
| ·事务识别的功能 | 第35页 |
| ·事务识别流程图 | 第35-36页 |
| ·事务识别的数据表 | 第36-37页 |
| 第5章 WEB日志数据分析 | 第37-52页 |
| ·用户路径分析 | 第37-46页 |
| ·Apriori算法 | 第37-39页 |
| ·挖掘用户频繁项集算法的实现 | 第39-41页 |
| ·Apriori算法的几种优化方法 | 第41-42页 |
| ·其他的频繁项集挖掘方法 | 第42-43页 |
| ·改进的频繁项集生成算法 | 第43-46页 |
| ·关联规则挖掘 | 第46-52页 |
| ·什么是关联规则 | 第46-47页 |
| ·关联规则的种类 | 第47-48页 |
| ·Web日志挖掘中关联规则的实现 | 第48-50页 |
| ·Web日志挖掘中关联规则的改进 | 第50-52页 |
| 第6章 实验模拟数据分析 | 第52-60页 |
| 第7章 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
