基于WEB日志挖掘的智能化站点研究

第一章 绪论	第1-8页
·课题意义及国内外研究现状	第6页
·论文研究的主要内容	第6-7页
·论文的结构安排	第7-8页
第二章 数据挖掘概述	第8-13页
·历史的回顾	第8-9页
·数据挖掘分析方法	第9-10页
·数据挖掘的范围	第10-11页
·数据挖掘的体系结构	第11-12页
·数据挖掘中最常用的技术	第12-13页
第三章 智能Web站点	第13-14页
·智能Web站点体系结构	第13-14页
第四章 WEB挖掘	第14-23页
·Web日志挖掘系统的体系结构	第15页
·Web日志挖掘的预处理流程	第15-21页
·典型的Web服务器日志	第15-17页
·用户会话“User Session”	第17-19页
·预处理过程	第19-21页
·与WEB挖掘相关的数据挖掘技术	第21-23页
第五章 关联规则在智能站点的应用	第23-38页
·关联规则的概念及定义	第23-25页
·改进的Apriori算法应用到WEB页面会话	第25-31页
·Apriori算法相关的概念	第25页
·用频繁项集产生所需的规则	第25页
·Apriori算法	第25-27页
·类Apriori算法的提出	第27-29页
·类Apriori算法举例	第29-31页
·关联规则生成方法	第31-36页
·双可移动窗口	第31-32页
·关联规则的表示(抽取)法	第32-34页
·选择关联规则	第34-36页
·预测模型对比	第36-38页
·对比表格	第36-37页
·规则提取法之间对比	第37-38页
第六章 聚类算法在智能站点的应用	第38-43页
·基于密度的递归聚类算法----RDBC算法	第38-40页
·DBSCAN算法实现	第40-41页
·RDBC算法实现	第41-43页
第七章 总结及展望	第43-44页
致谢	第44-46页