Web日志挖掘相关技术及算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·Web日志挖掘的研究现状 | 第11-12页 |
| ·Web日志挖掘研究难点 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 Web数据挖掘 | 第15-27页 |
| ·Web挖掘的概述 | 第15-16页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第16-18页 |
| ·Web日志挖掘 | 第18-26页 |
| ·Web日志 | 第19-23页 |
| ·Web日志挖掘过程 | 第23-25页 |
| ·Web日志挖掘的应用 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 Web日志挖掘的预处理技术 | 第27-37页 |
| ·数据预处理技术 | 第27页 |
| ·Web日志预处理过程 | 第27-32页 |
| ·数据净化 | 第28-29页 |
| ·用户识别 | 第29-30页 |
| ·会话识别 | 第30-31页 |
| ·路径补充 | 第31-32页 |
| ·事务识别 | 第32页 |
| ·最大向前引用算法 | 第32-33页 |
| ·改进事务识别算法IMFR | 第33-36页 |
| ·IMFR方法的基本思想 | 第33-34页 |
| ·相关定义 | 第34-35页 |
| ·IMFR方法的描述 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 关联规则挖掘算法 | 第37-52页 |
| ·相关概念及定义 | 第37-38页 |
| ·经典关联规则挖掘算法 | 第38-42页 |
| ·产生候选集算法Apriori | 第38-41页 |
| ·不产生候选集算法FP-growth | 第41-42页 |
| ·FP-tree构造算法的改进 | 第42-47页 |
| ·改进构造算法IFP-tree的基本思想 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·实例说明与性能比较 | 第44-47页 |
| ·基于IFP-tree的最大频繁模式挖掘算法 | 第47-51页 |
| ·最大频繁模式挖掘的概述 | 第47-48页 |
| ·最大频繁模式挖掘算法FPmax | 第48-49页 |
| ·改进的最大频繁模式算法IFPmax | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 Web日志挖掘实验及分析 | 第52-58页 |
| ·实验环境 | 第52页 |
| ·实验对象分析 | 第52-53页 |
| ·实验过程 | 第53-56页 |
| ·数据预处理 | 第53-55页 |
| ·关联规则挖掘 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
