| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究内容和目标 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘和WEB数据挖掘 | 第15-33页 |
| ·数据挖掘简介 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘功能 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘过程 | 第19-22页 |
| ·Web数据挖掘 | 第22-24页 |
| ·Web的特点与Web数据挖掘概念 | 第22-23页 |
| ·Web挖掘的流程 | 第23-24页 |
| ·Web挖掘分类及研究现状 | 第24-30页 |
| ·Web挖掘分类 | 第24-25页 |
| ·Web内容挖掘 | 第25-27页 |
| ·Web结构挖掘 | 第27-29页 |
| ·Web使用模式挖掘 | 第29-30页 |
| ·Web数据挖掘的数据源 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 面向电子商务的数据挖掘 | 第33-41页 |
| ·电子商务概述 | 第33-35页 |
| ·电子商务推荐系统与个性化服务 | 第35-37页 |
| ·个性化服务 | 第35-36页 |
| ·推荐系统在电子商务中的意义 | 第36-37页 |
| ·面向电子商务数据挖掘的数据源 | 第37-38页 |
| ·面向电子商务数据挖掘的过程 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 4 面向电子商务的WEB数据挖掘系统EWMINER设计 | 第41-59页 |
| ·面向电子商务数据挖掘系统的设计规划 | 第41-49页 |
| ·系统实现平台 | 第41-43页 |
| ·企业级应用开发 | 第43-45页 |
| ·J2EE的体系结构 | 第45-49页 |
| ·数据挖掘系统体系结构 | 第49-50页 |
| ·数据挖掘系统功能设计 | 第50-53页 |
| ·智能推荐子系统设计 | 第53-58页 |
| ·电子商务推荐系统 | 第53-56页 |
| ·关联规则推荐算法 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 WEB数据挖掘技术及在挖掘系统中的应用 | 第59-72页 |
| ·关联规则分析 | 第59-65页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第59-60页 |
| ·频繁路径挖掘与页面相联分析 | 第60-62页 |
| ·频繁路径挖掘过程 | 第62-63页 |
| ·页面相联规则 | 第63-64页 |
| ·关联分析的应用 | 第64-65页 |
| ·聚类技术概述 | 第65-68页 |
| ·聚类技术的概念描述 | 第65-66页 |
| ·页面模糊聚类 | 第66-67页 |
| ·聚类分析的应用 | 第67-68页 |
| ·序列模式分析 | 第68-70页 |
| ·序列模式挖掘问题的描述 | 第68页 |
| ·高效挖掘序列模式的SPAM算法 | 第68-69页 |
| ·序列模式分析的应用 | 第69-70页 |
| ·多种方法比较与结合 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 6 利用SQL SERVER 2005实现数据挖掘 | 第72-83页 |
| ·数据挖掘过程模型建立 | 第72-73页 |
| ·定义问题 | 第73页 |
| ·准备数据 | 第73-75页 |
| ·系统运行 | 第75-81页 |
| ·用决策树构造目标客户数据挖掘模型 | 第75-77页 |
| ·目标客户决策树的实现 | 第77-79页 |
| ·商品推荐模型运行结果 | 第79-80页 |
| ·预侧模型运行结果 | 第80-81页 |
| ·结果表示与评价 | 第81-83页 |
| 7 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·工作总结 | 第83-84页 |
| ·工作展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 作者在读期间科研成果简历 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |