| 第一章 概述 | 第1-16页 |
| ·数据挖掘的概念及其分析方法 | 第7-13页 |
| ·问题的产生 | 第7-8页 |
| ·KDD的任务 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘分析方法 | 第12-13页 |
| ·Web数据挖掘分类 | 第13-15页 |
| ·Web内容挖掘 | 第14页 |
| ·Web结构挖掘 | 第14-15页 |
| ·Web使用挖掘 | 第15页 |
| ·Web日志挖掘的过程 | 第15-16页 |
| 第二章 序列模式挖掘 | 第16-24页 |
| ·序列模式简介 | 第16-18页 |
| ·序列模式的定义 | 第16页 |
| ·序列模式的符号化表示 | 第16-17页 |
| ·序列模式挖掘的特点 | 第17-18页 |
| ·序列模式挖掘的算法介绍 | 第18-22页 |
| ·GSP算法 | 第18页 |
| ·PrefixSpan算法 | 第18-20页 |
| ·SPADE算法 | 第20-22页 |
| ·GSP算法 | 第22-24页 |
| ·算法描述 | 第22页 |
| ·产生候选序列模式的过程 | 第22-23页 |
| ·候选序列模式的支持度的计算方法 | 第23-24页 |
| 第三章 聚类分析 | 第24-28页 |
| ·聚类的概念 | 第24页 |
| ·数据挖掘对聚类的要求 | 第24-25页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第25-26页 |
| ·主要聚类方法的分类 | 第26-28页 |
| 第四章 Web日志挖掘的预处理阶段 | 第28-36页 |
| ·Web日志介绍 | 第28-29页 |
| ·数据抽象 | 第29-30页 |
| ·数据预处理的过程 | 第30-36页 |
| ·数据清洗(Data Cleaning) | 第30-31页 |
| ·识别用户(User Identification) | 第31-32页 |
| ·识别用户会话(Identify User Session) | 第32-33页 |
| ·识别片断(Identify Episode) | 第33-36页 |
| 第五章 应用序列模式挖掘用户访问模式 | 第36-47页 |
| ·Web用户访问序列模式的相关定义 | 第36-37页 |
| ·Web文档聚类 | 第37-43页 |
| ·DBSCAN算法介绍 | 第37-42页 |
| ·DBSCAN算法应用 | 第42-43页 |
| ·对网站用户聚类 | 第43-45页 |
| ·用户访问模式挖掘 | 第45-47页 |
| 第六章 用户访问模式挖掘的应用和发展方向 | 第47-49页 |
| ·用户访问模式挖掘的应用 | 第47-48页 |
| ·个性化服务 | 第47页 |
| ·电子商务 | 第47页 |
| ·系统改进 | 第47-48页 |
| ·网络拓扑结构的改进和构建自适应站点 | 第48页 |
| ·网络安全 | 第48页 |
| ·用户访问模式挖掘的发展方向 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致 谢 | 第52页 |