基于遗传算法的Web行为特征研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 论文背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 第二章 Web行为挖掘概述 | 第13-19页 |
| 2.1 Web行为挖掘的背景 | 第13-14页 |
| 2.2 Web行为挖掘的一般流程 | 第14页 |
| 2.3 数据收集 | 第14-15页 |
| 2.4 数据预处理 | 第15-18页 |
| 2.4.1 数据净化 | 第16页 |
| 2.4.2 用户识别 | 第16-17页 |
| 2.4.3 会话识别 | 第17页 |
| 2.4.4 路径补充和事务识别 | 第17-18页 |
| 2.5 数据挖掘阶段 | 第18页 |
| 2.6 知识验证 | 第18-19页 |
| 第三章 遗传算法相关理论概述 | 第19-26页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第19-20页 |
| 3.2 遗传算法的操作流程 | 第20-22页 |
| 3.2.1 编码 | 第21页 |
| 3.2.2 选择 | 第21页 |
| 3.2.3 交叉 | 第21-22页 |
| 3.2.4 变异 | 第22页 |
| 3.3 遗传算法数学证明 | 第22-24页 |
| 3.3.1 选择操作对模式的影响 | 第22-23页 |
| 3.3.2 交叉操作对模式的影响 | 第23页 |
| 3.3.3 变异操作对模式的影响 | 第23-24页 |
| 3.3.4 种群进化对模式的影响 | 第24页 |
| 3.4 遗传算法的模式欺骗问题 | 第24-26页 |
| 第四章 遗传算法与聚类 | 第26-29页 |
| 4.1 聚类概述 | 第26页 |
| 4.2 聚类算法 | 第26-28页 |
| 4.2.1 基于划分的聚类算法 | 第26-27页 |
| 4.2.2 基于密度的聚类算法 | 第27页 |
| 4.2.3 基于层次的聚类算法 | 第27-28页 |
| 4.2.4 基于网格的聚类算法 | 第28页 |
| 4.2.5 其他聚类算法 | 第28页 |
| 4.3 遗传算法与聚类 | 第28-29页 |
| 第五章 Web用户聚类的遗传算法实现 | 第29-42页 |
| 5.1 Web用户的表示 | 第29-30页 |
| 5.2 编码和适应度函数 | 第30页 |
| 5.3 遗传操作各步骤的设计 | 第30-31页 |
| 5.4 实验平台以及部分功能类的设计 | 第31-37页 |
| 5.4.1 实验平台 | 第31页 |
| 5.4.2 部分功能类的设计 | 第31-37页 |
| 5.5 实验分析 | 第37-42页 |
| 结论与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第47页 |
