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基于关联规则及序列模式的Web日志挖掘系统

表目录第1-8页
图目录第8-11页
摘要第11-12页
ABSTRACT第12-13页
第一章 绪论第13-17页
   ·研究背景第13页
   ·国内外研究现状第13-15页
     ·国外研究现状第13-14页
     ·国内研究现状第14-15页
   ·本研究课题的主要工作和论文的结构安排第15-17页
第二章 数据挖掘及WEB 挖掘技术综述第17-22页
   ·数据挖掘技术第17-19页
     ·数据挖掘的定义第17页
     ·数据挖掘的主要过程第17-18页
     ·数据挖掘常用技术第18-19页
   ·Web 数据挖掘技术第19-21页
     ·Web 挖掘定义第19页
     ·Web 挖掘分类第19-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 Web 日志的预处理及挖掘算法第22-31页
   ·Web 日志第22-24页
     ·Web 日志形成的原理第22页
     ·Web 日志介绍第22-23页
     ·Web 日志的挖掘步骤第23-24页
   ·Web 日志挖掘的数据预处理第24-27页
     ·数据清理第24页
     ·用户识别第24-25页
     ·会话识别第25页
     ·事务识别第25-27页
   ·Web 日志常用的挖掘算法第27-30页
     ·关联规则挖掘算法第27-29页
     ·序列模式挖掘算法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 Web 日志挖掘系统的分析与设计第31-49页
   ·系统开发的需求分析第31页
   ·系统功能设计第31-32页
   ·系统模块设计第32-48页
     ·构建网站栏目结构子系统第32-34页
     ·Web 日志数据导入子系统第34页
     ·站点流量分析与报告打印子系统第34-35页
     ·数据预处理子系统第35-39页
     ·关联分析与报告打印子系统第39-41页
     ·序列分析与报告打印子系统第41-45页
     ·系统服务第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 Web 日志挖掘系统的应用第49-81页
   ·目标网站的选择与系统的登录第49-50页
     ·目标网站的选择第49页
     ·系统的登录第49-50页
   ·“货比货”网站的栏目结构第50-53页
     ·网站首页信息第50-51页
     ·一级栏目信息第51页
     ·二级栏目信息第51页
     ·三级栏目信息第51-52页
     ·“货比货”网站栏目整体结构第52-53页
   ·Web 日志数据的导入第53-55页
     ·Web 日志导入第53-54页
     ·Web 日志数据浏览第54-55页
   ·Web 站点流量分析第55-59页
     ·响应状态分析第55-56页
     ·请求成功的用户IP 地址统计分析第56-57页
     ·页面访问流量统计分析第57-58页
     ·访问成功的页面统计分析第58页
     ·访问出错的页面统计分析第58-59页
   ·Web 日志数据预处理第59-66页
     ·数据清理第59-60页
     ·栏目地址调整第60-62页
     ·栏目识别第62-63页
     ·用户识别第63-64页
     ·会话识别第64-65页
     ·事务识别第65-66页
   ·Web 日志关联分析与报告第66-71页
     ·长度为1 的关联分析第66-67页
     ·长度为2 的关联分析第67-68页
     ·长度为3 的关联分析第68-69页
     ·长度为4 的关联分析第69-70页
     ·产生关联规则第70-71页
   ·Web 日志序列分析与报告第71-76页
     ·序列分析数据准备第71-72页
     ·长度为1 的序列分析与报告第72-73页
     ·长度为2 的序列分析与报告第73-74页
     ·长度为3 的序列分析与报告第74-75页
     ·长度为4 的序列分析与报告第75-76页
   ·Web 日志挖掘的分析结果及对网站结构的调整建议第76-81页
     ·关联分析结果及改进建议第76-79页
     ·序列分析结果及改进建议第79-81页
结束语第81-83页
参考文献第83-87页
作者在学期间取得的学术成果第87-88页
致谢第88页

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