基于Web的数据挖掘研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-25页 |
| 1 概论 | 第25-27页 |
| ·问题的提出 | 第25-26页 |
| ·本文的工作 | 第26-27页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第27-41页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第27-29页 |
| ·技术角度的定义 | 第28页 |
| ·商业角度的定义 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘与相近学科、分析方法的对比 | 第29-35页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法 | 第29页 |
| ·数据挖掘与统计学 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘与数据库技术 | 第30-33页 |
| ·数据挖掘与联机分析处理 | 第33-34页 |
| ·数据挖掘与知识发现 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘研究的内容 | 第35-37页 |
| ·广义知识 | 第35页 |
| ·关联知识 | 第35-36页 |
| ·分类知识 | 第36页 |
| ·聚类知识 | 第36页 |
| ·预测型知识 | 第36-37页 |
| ·偏差型知识 | 第37页 |
| ·数据挖掘技术 | 第37-39页 |
| ·关联分析 | 第37-38页 |
| ·分类和聚类分析 | 第38页 |
| ·神经网络 | 第38-39页 |
| ·决策树和规则推理 | 第39页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第39-41页 |
| 3 Web挖掘技术 | 第41-47页 |
| ·Web数据挖掘 | 第41-42页 |
| ·Web挖掘 | 第42-47页 |
| ·Web挖掘的概念 | 第42-43页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第43-47页 |
| 4 用户浏览兴趣的度量与表达 | 第47-65页 |
| ·用户浏览行为与用户浏览兴趣 | 第47-55页 |
| ·用户浏览行为 | 第47-51页 |
| ·用户浏览兴趣的度量方法 | 第51-52页 |
| ·基于用户浏览行为度量用户浏览兴趣 | 第52-55页 |
| ·用户浏览兴趣的度量与表达 | 第55-61页 |
| ·用户浏览兴趣的度量 | 第55-59页 |
| ·用户浏览兴趣的表达 | 第59页 |
| ·用户浏览信息的存储格式 | 第59-61页 |
| ·与其它度量方式的比较 | 第61-65页 |
| ·模拟测试数据 | 第61-62页 |
| ·结果比较 | 第62-65页 |
| 5 基于用户浏览行为挖掘结果的表达 | 第65-75页 |
| ·采集用户浏览数据 | 第65-68页 |
| ·获取用户身份 | 第65-66页 |
| ·获取用户浏览信息 | 第66-68页 |
| ·挖掘算法 | 第68-71页 |
| ·挖掘实现 | 第71-73页 |
| ·基于用户浏览行为挖掘的个性化推荐系统模型 | 第73-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
