基于Web挖掘的自适应网站研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1．3 WEB挖掘概述 | 第10-14页 |
| 1．3．1 Web挖掘的分类 | 第11-12页 |
| 1．3．2 Web使用挖掘的特点 | 第12页 |
| 1．3．3 Web使用挖掘的应用 | 第12页 |
| 1．3．4 Web使用挖掘过程 | 第12-14页 |
| 1．4 本文的工作 | 第14-15页 |
| 第2章 自适应网站系统的设计与分析 | 第15-23页 |
| 2．1 引言 | 第15页 |
| 2．2 自适应网站体系结构 | 第15-19页 |
| 2．2．1 系统整体结构 | 第15-16页 |
| 2．2．2 Web日志预处理模块 | 第16-18页 |
| 2．2．3 Web用户访问模式挖掘模块 | 第18-19页 |
| 2．3 系统设计 | 第19-22页 |
| 2．3．1 系统挖掘分析 | 第19-21页 |
| 2．3．2 系统设计的主要内容 | 第21页 |
| 2．3．3 系统设计的原则 | 第21-22页 |
| 2．3．4 系统设计的质量评价 | 第22页 |
| 2．4 小结 | 第22-23页 |
| 第3章 自适应网站的实现 | 第23-46页 |
| 3．1 引言 | 第23页 |
| 3．2 源数据收集 | 第23-24页 |
| 3．3 WEB日志预处理 | 第24-28页 |
| 3．3．1 数据清洗 | 第25页 |
| 3．3．2 用户识别 | 第25-28页 |
| 3．4 WEB日志挖掘算法 | 第28-36页 |
| 3．4．1 聚类算法概述 | 第29-30页 |
| 3．4．2 客户浏览行为的描述和Web站点的表示 | 第30-32页 |
| 3．4．3 客户群体聚类算法 | 第32页 |
| 3．4．4 Web页面聚类算法 | 第32-33页 |
| 3．4．5 频繁访问路径发现算法 | 第33-34页 |
| 3．4．6 算例 | 第34-36页 |
| 3．5 动态链接的自动生成 | 第36-45页 |
| 3．5．1 组织数据 | 第37页 |
| 3．5．2 用程序自动生成推荐页面的超链接 | 第37-45页 |
| 3．6 小结 | 第45-46页 |
| 第4章 系统实验 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
