基于数据挖掘的移动终端业务数据分析与处理研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 搜索日志数据挖掘现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文期间完成的主要工作 | 第13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基础理论和关键技术 | 第15-34页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15-17页 |
| 2.2 分类分析 | 第17-22页 |
| 2.2.1 决策归纳树 | 第18-21页 |
| 2.2.2 基于规则的分类器 | 第21-22页 |
| 2.3 关联分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 Apriori算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 FP增长算法 | 第25-26页 |
| 2.4 聚类分析 | 第26-29页 |
| 2.4.1 K均值聚类 | 第27-28页 |
| 2.4.2 凝聚层次聚类 | 第28页 |
| 2.4.3 DBSCAN聚类 | 第28-29页 |
| 2.5 J2EE及相关技术简介 | 第29-31页 |
| 2.5.1 Servlet与JSP技术 | 第29-30页 |
| 2.5.2 数据库技术 | 第30-31页 |
| 2.6 搜索日志简介 | 第31-32页 |
| 2.7 Weka工具简介 | 第32-33页 |
| 2.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 搜索日志分析与研究 | 第34-42页 |
| 3.1 搜索日志数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.2 查询词分析 | 第35-36页 |
| 3.2.1 查询词语言分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 查询词频率分析 | 第36页 |
| 3.3 URL分析 | 第36-37页 |
| 3.4 搜索频率聚类分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 基于基本K均值聚类分析 | 第38-40页 |
| 3.5 基于查询词的用户兴趣分析 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于数据挖掘的搜索日志分析系统设计 | 第42-50页 |
| 4.1 系统设计思路 | 第42页 |
| 4.2 系统示意图 | 第42-43页 |
| 4.3 系统功能结构 | 第43-44页 |
| 4.4 数据输入与处理模块设计 | 第44-45页 |
| 4.4.1 数据输入与处理模块需求分析 | 第44页 |
| 4.4.2 数据输入与处理模块业务流程 | 第44-45页 |
| 4.5 统计分析模块设计 | 第45-46页 |
| 4.5.1 统计分析模块需求分析 | 第45-46页 |
| 4.5.2 统计分析模块业务流程 | 第46页 |
| 4.6 数据挖掘模块设计 | 第46-49页 |
| 4.6.1 数据挖掘模块需求分析 | 第46-47页 |
| 4.6.2 基于用户点击的凝聚层次聚类分析 | 第47-48页 |
| 4.6.3 数据挖掘模块业务流程 | 第48-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于数据挖掘的搜索日志分析系统实现 | 第50-60页 |
| 5.1 开发环境 | 第50-51页 |
| 5.2 数据输入与处理模块实现 | 第51-53页 |
| 5.2.1 日志输入与处理类实现 | 第51-52页 |
| 5.2.2 数据库表结构 | 第52-53页 |
| 5.3 统计分析模块实现 | 第53-56页 |
| 5.3.1 用户统计模块实现 | 第53-54页 |
| 5.3.2 查询词统计模块实现 | 第54-55页 |
| 5.3.3 URL统计模块实现 | 第55-56页 |
| 5.4 数据挖掘模块实现 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 系统测试和分析 | 第60-64页 |
| 6.1 测试环境 | 第60页 |
| 6.2 数据输入与处理模块测试 | 第60-61页 |
| 6.3 统计模块测试 | 第61-62页 |
| 6.4 数据挖掘模块测试 | 第62-63页 |
| 6.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 7.1 课题总结 | 第64页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
