Web日志挖掘技术及应用研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究的背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义 | 第10页 |
| ·Web 日志挖掘技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文工作内容和组织 | 第12-14页 |
| 2 数据挖掘技术概述 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘对象 | 第15页 |
| ·知识表示 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术的应用 | 第19-23页 |
| ·商业中的应用 | 第19-22页 |
| ·企业中的应用 | 第22页 |
| ·Internet 上的应用 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘系统 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 Web 数据挖掘技术 | 第25-44页 |
| ·Web 数据挖掘技术概述 | 第25-26页 |
| ·Web 用户访问过程和用户行为 | 第26-30页 |
| ·Web 日志挖掘的研究难点 | 第30-32页 |
| ·聚类挖掘算法 | 第32-35页 |
| ·聚类挖掘定义 | 第32-33页 |
| ·Web 日志挖掘对聚类的典型要求 | 第33-34页 |
| ·聚类方法的分类 | 第34-35页 |
| ·多路径分割聚类方法 | 第35-36页 |
| ·多路径分割聚类方法描述 | 第35-36页 |
| ·多路径分割聚类方法的实现 | 第36页 |
| ·关联规则挖掘 | 第36-39页 |
| ·关联规则的定义 | 第37-39页 |
| ·关联规则挖掘分类 | 第39页 |
| ·关联规则挖掘步骤 | 第39页 |
| ·逐层搜索的迭代方法 | 第39-43页 |
| ·找频繁项集 | 第39-41页 |
| ·由频繁项集产生强关联规则 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 Web 挖掘原型系统设计 | 第44-52页 |
| ·原型系统体系结构 | 第44-45页 |
| ·数据净化 | 第45-47页 |
| ·确定浏览页面 | 第45-46页 |
| ·删除噪音信息 | 第46页 |
| ·确定用户信息 | 第46-47页 |
| ·确定用户访问事务 | 第47-48页 |
| ·数据集成 | 第47页 |
| ·数据转化 | 第47-48页 |
| ·访问事务的完善和过滤 | 第48页 |
| ·挖掘算法和算法实现 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 原型系统的实现 | 第52-60页 |
| ·实现环境 | 第52-53页 |
| ·实现技术 | 第53页 |
| ·挖掘实验 | 第53-55页 |
| ·数据集描述 | 第53-54页 |
| ·实验结果和分析 | 第54-55页 |
| ·挖掘结果的应用 | 第55-58页 |
| ·链接推荐 | 第55-57页 |
| ·网站结构调整 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 6 结论 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 独创性声明 | 第67页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第67页 |
