| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究目标和内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 Web 数据挖掘与半结构化数据 | 第15-27页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘技术发展简介 | 第16-17页 |
| ·Web 数据挖掘概述 | 第17-20页 |
| ·Web 数据挖掘定义 | 第17-18页 |
| ·Web 数据挖掘的分类 | 第18-19页 |
| ·Web 数据挖掘的关键技术和应用 | 第19-20页 |
| ·半结构化数据概述 | 第20-26页 |
| ·半结构化数据的定义 | 第20-21页 |
| ·半结构化数据的特点 | 第21页 |
| ·半结构化数据的数据源 | 第21页 |
| ·半结构化数据模型 | 第21-25页 |
| ·半结构化数据模式抽取 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 OEM 模型的相关研究 | 第27-38页 |
| ·OEM 模型的相关概念 | 第27-28页 |
| ·OEM 模型的相关定义 | 第28-29页 |
| ·OEM 模型相关性质的研究 | 第29-30页 |
| ·OEM 模型的存储方式 | 第30-34页 |
| ·一种存储OEM 模型的新方式 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于OEM 模型的半结构化数据频繁模式抽取算法 | 第38-52页 |
| ·基于OEM 模型的半结构化数据频繁模式抽取概念 | 第38页 |
| ·挖掘频繁模式的经典算法介绍 | 第38-44页 |
| ·Apriori 算法 | 第38-41页 |
| ·FP Tree 频繁模式挖掘算法 | 第41-44页 |
| ·模式抽取算法的相关研究与分析 | 第44-45页 |
| ·一种基于OEM 模型的半结构化数据模式抽取算法 | 第45-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第52-59页 |
| ·实验环境设置 | 第52页 |
| ·实验系统结构设计 | 第52-53页 |
| ·系统运行和结果分析 | 第53-56页 |
| ·系统运行 | 第53-55页 |
| ·运行结果分析 | 第55-56页 |
| ·实验结果比较分析 | 第56-58页 |
| ·实验数据 | 第56页 |
| ·实验环境 | 第56-57页 |
| ·实验结果比较 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-62页 |
| 1. 主要工作 | 第59-60页 |
| 2. 主要创新点 | 第60页 |
| 3. 进一步工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |