| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·论文的工作和组织结构 | 第9-11页 |
| ·工作内容 | 第9-10页 |
| ·组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 Web日志挖掘 | 第11-24页 |
| ·Web挖掘 | 第11-13页 |
| ·Web内容挖掘 | 第12页 |
| ·Web结构挖掘 | 第12-13页 |
| ·Web日志挖掘 | 第13页 |
| ·Web日志挖掘流程 | 第13-20页 |
| ·数据收集 | 第14-15页 |
| ·数据预处理 | 第15-19页 |
| ·模式发现 | 第19-20页 |
| ·模式分析 | 第20页 |
| ·聚类分析 | 第20-23页 |
| ·聚类分析概述 | 第20-21页 |
| ·聚类分析过程 | 第21-22页 |
| ·常用聚类分析方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 模糊聚类与自组织神经网络 | 第24-33页 |
| ·模糊聚类理论基础 | 第24-26页 |
| ·隶属度函数 | 第24-25页 |
| ·λ-截集 | 第25-26页 |
| ·模型识别 | 第26页 |
| ·模糊聚类基本方法 | 第26-29页 |
| ·系统聚类法 | 第26-27页 |
| ·逐步聚类法 | 第27-29页 |
| ·自组织神经网络 | 第29-32页 |
| ·自组织神经网络的拓扑结构 | 第29-30页 |
| ·自组织神经网络权值调整域 | 第30-31页 |
| ·自组织神经网络原理及流程 | 第31-32页 |
| ·自组织神经网络优缺点 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于模糊聚类_SOFM的Web日志挖掘算法 | 第33-39页 |
| ·多重模糊矩阵基本概念 | 第33页 |
| ·构造多重模糊矩阵 | 第33-35页 |
| ·算法基本原理及流程 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 基于模糊聚类_SOFM的Web日志挖掘系统设计与实现 | 第39-51页 |
| ·系统实现的目的 | 第39页 |
| ·系统开发平台与开发环境 | 第39页 |
| ·系统概要设计 | 第39-41页 |
| ·系统模块功能设计 | 第41-47页 |
| ·总体设计 | 第41-42页 |
| ·数据预处理及数据库设计 | 第42-44页 |
| ·训练阶段 | 第44-47页 |
| ·应用阶段 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·进一步工作方向 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |