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WEB日志挖掘及其应用研究

论文摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 引言第11-22页
   ·数据挖掘的起源第11页
   ·数据挖掘的概况第11-13页
     ·数据挖掘的定义第11页
     ·数据挖掘过程简介第11-12页
     ·关联规则第12-13页
   ·Web数据挖掘第13-19页
     ·Web数据挖掘的由来第14-15页
     ·Web数据挖掘的特点第15页
     ·Web数据挖掘的目标第15-16页
     ·Web挖掘任务分类第16-18页
     ·Web数据挖掘的难点第18-19页
   ·本文工作与章节组织第19-22页
第二章 Web使用信息挖掘研究背景第22-35页
   ·国内外WEB日志挖掘的研究动态第22-23页
   ·数据预处理第23-31页
     ·WEB日志数据源第24-25页
     ·数据净化和字段扩充第25-27页
     ·用户识别第27-28页
     ·会话识别第28-29页
     ·基于XML的网站结构第29-30页
     ·路径填充第30-31页
   ·模式发现及应用第31-35页
     ·关于Web个性化第32页
     ·关于网站结构优化第32-33页
     ·商业智能的实现第33页
     ·关于隐私问题第33-35页
第三章 通用访问路径发现模型第35-44页
   ·访问模式分析第35-36页
   ·真实路径获取算法第36-38页
   ·前向访问路径截取算法TEAP第38-39页
   ·UPD上通用访问路径模式的挖掘第39-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 隐式页面关联规则发现模型第44-56页
   ·数据净化第46页
   ·用户识别与会话识别第46-47页
   ·访问过程中目标页的确定第47-49页
   ·页面关联规则发现算法TPARD第49-55页
     ·关联规则理论原理第49-51页
     ·目标页面关联规则发现算法第51-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 站点结构调整模型第56-64页
   ·引言第56-57页
   ·访问模式分析第57-58页
   ·真实路径获取及回溯点的确定第58-59页
   ·网站物理结构的调整和再组织第59-62页
   ·本章小结第62-64页
第六章 频繁遍历主干子网发现模型第64-71页
   ·会话识别第64-65页
   ·用户访问路径会话集发现算法第65-67页
   ·加权网站结构图生成算法第67-69页
   ·频繁遍历主干子网的发现第69页
   ·实验分析第69-71页
第七章 个性化搜素引擎模型的发现第71-80页
   ·引言第71-72页
   ·个性化Web搜索第72页
   ·会话识别与单用户搜索关键字会话集发现算法第72-74页
   ·单用户搜索关键字关联规则发现算法第74-78页
   ·本章小结第78-80页
第八章 隐私保护关联规则挖掘方法第80-91页
   ·引言第81页
   ·会话识别第81-83页
   ·事务数据库的布尔矩阵表示第83-84页
   ·结合列置换的伪列随机化回答方法第84-86页
   ·基于位逻辑与操作的高效频繁项集生成算法第86-88页
   ·实验结果分析第88-89页
   ·本章小结第89-91页
第九章 上海社区服务网数据仓库的设计与实现第91-105页
   ·基本概念概述第92页
   ·关于数据仓库第92-93页
   ·“维表-事实表”构成的关系型数据仓库模式第93-95页
   ·关于OLAP第95-97页
   ·上海社区服务网后台数据仓库的实现第97-104页
   ·本章小结第104-105页
第十章.结论与展望第105-108页
   ·本文主要贡献与创新第105-106页
   ·进一步的研究工作第106-108页
附录一 数据仓库维表字段说明第108-110页
附录二 数据仓库事实表字段说明第110-111页
参考文献第111-118页
博士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文第118-119页
致谢第119页

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