基于用户访问兴趣的路径聚类研究
| 第一章 概论 | 第1-14页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的组织 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第14-28页 |
| ·概述 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 WEB日志挖掘 | 第28-36页 |
| ·WEB日志 | 第28-30页 |
| ·WEB日志挖掘的定义 | 第30-31页 |
| ·WEB日志的功能 | 第31页 |
| ·WEB日志挖掘步骤 | 第31-34页 |
| ·WEB日志挖掘的优点 | 第34页 |
| ·WEB日志挖掘的难点 | 第34页 |
| ·WEB日志挖掘的前景 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 聚类分析 | 第36-46页 |
| ·聚类分析概念 | 第36-37页 |
| ·聚类分析的要求 | 第37-39页 |
| ·聚类分析算法分类 | 第39-42页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第42-43页 |
| ·聚类的应用 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 路径聚类 | 第46-59页 |
| ·概述 | 第46-47页 |
| ·K-平均算法 | 第47-49页 |
| ·K-中心点算法 | 第49-50页 |
| ·K-PATHSPLUS算法 | 第50-57页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第57页 |
| ·K-PATHSPLUS算法的特点 | 第57-59页 |
| 第六章 算法验证与程序实现 | 第59-70页 |
| ·程序模块介绍 | 第62-69页 |
| ·数据清洗 | 第62-63页 |
| ·向量构建 | 第63-66页 |
| ·聚类 | 第66-67页 |
| ·调整聚类中心 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 结论与展望 | 第70-72页 |
| ·所做工作总结 | 第70-71页 |
| ·进一步的研究 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录1 WEB日志格式实验样本 | 第76-78页 |
| 附录2 论文图表目录 | 第78-79页 |
| 附录3 索引 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第83页 |
