| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 研究背景和意义 | 第7-9页 |
| 1．2 网络用户行为分析 | 第9-12页 |
| 1．2．1 网络信息的知识发现 | 第9-10页 |
| 1．2．2 网络用户行为分析 | 第10-12页 |
| 1．3 本文的主要研究工作和论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 网络用户行为的概念与网络用户的分类 | 第13-29页 |
| 2．1 网络信息的数据挖掘 | 第13-15页 |
| 2．1．1 数据挖掘 | 第13-14页 |
| 2．1．2 网络数据挖掘 | 第14页 |
| 2．1．3 Web数据挖掘 | 第14-15页 |
| 2．2 网络用户行为的概念与分类 | 第15-23页 |
| 2．2．1 网络用户行为的概念及其特点 | 第15-16页 |
| 2．2．2 网络用户行为的表示、测量以及变迁 | 第16-20页 |
| 2．2．3 网络用户行为的分类 | 第20-23页 |
| 2．3 网络用户的分类 | 第23-29页 |
| 2．3．1 网络用户分类方法 | 第23-25页 |
| 2．3．2 网络用户分类 | 第25-29页 |
| 第三章 网络用户行为分析系统的体系结构 | 第29-39页 |
| 3．1 网络用户行为分析的过程 | 第29-32页 |
| 3．1．1 网络用户行为分析的三个阶段 | 第29-30页 |
| 3．1．2 网络用户行为分析详细步骤 | 第30-32页 |
| 3．2 网络用户行为分析系统设计 | 第32-33页 |
| 3．2．1 网络用户行为分析系统设计的基本目标 | 第32页 |
| 3．2．2 网络行为分析系统设计的原则 | 第32-33页 |
| 3．2．3 网络用户行为分析系统的基本功能 | 第33页 |
| 3．3 网络用户行为分析系统体系结构及各模块的功能 | 第33-34页 |
| 3．4 网络用户行为分析系统设计与实现中的一些关键技术 | 第34-39页 |
| 3．4．1 采用通用对象请求代理体系结构来实现系统 | 第34-36页 |
| 3．4．2 移动代理技术 | 第36页 |
| 3．4．3 数据的可视化 | 第36页 |
| 3．4．4 网络用户行为分析的常用方法 | 第36-39页 |
| 第四章 网络用户行为分析数据的收集与预处理 | 第39-47页 |
| 4．1 网络用户行为分析的数据源 | 第39页 |
| 4．2 数据源的分类和获取 | 第39-45页 |
| 4．2．1 通过日志获取网络用户行为记录 | 第40-41页 |
| 4．2．2 通过网络嗅探来捕获网络用户的行为信息 | 第41-42页 |
| 4．2．3 一种精确、高效、实时的用户行为记录数据收集模型框架 | 第42-45页 |
| 4．3 数据的预处理 | 第45-47页 |
| 4．3．1 数据净化 | 第45-46页 |
| 4．3．2 用户身份识别 | 第46页 |
| 4．3．3 会话识别 | 第46页 |
| 4．3．4 路径补充 | 第46页 |
| 4．3．5 事务识别 | 第46-47页 |
| 第五章 网络用户行为分析的应用 | 第47-62页 |
| 5．1 网络用户行为分析在Web点击流分析中应用 | 第47-53页 |
| 5．1．1 Web点击流分析 | 第47页 |
| 5．1．2 基于ISODATA的路径聚类方法 | 第47-53页 |
| 5．2 网络用户行为分析在入侵检测与病毒检测中的应用 | 第53-58页 |
| 5．2．1 网络用户行为分析在网络入侵检测中的应用 | 第53-57页 |
| 5．2．2 利用状态转换思想检测“特洛伊”木马 | 第57页 |
| 5．2．3 基于行为检测的主动防御技术在病毒检测中的应用 | 第57-58页 |
| 5．2．4 恶意代码的阻拦 | 第58页 |
| 5．3 网络用户行为分析在Intranet的用户结构分析中的应用 | 第58-62页 |
| 结论和展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 附录A Web日志文件格式 | 第65-68页 |
| 附录B k均值方法 | 第68-69页 |
| 在读期间的研究成果 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
