| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| §1-1 问题的提出 | 第7-8页 |
| §1-2 Web挖掘描述及其意义 | 第8-9页 |
| 1-2-1 Web挖掘描述 | 第8页 |
| 1-2-2 Web挖掘的意义 | 第8-9页 |
| §1-3 研究动态 | 第9-11页 |
| §1-4 论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1-4-1 本文研究内容及工作 | 第11页 |
| 1-4-2 本文的组织 | 第11-12页 |
| 第二章 Web挖掘 | 第12-19页 |
| §2-1 背景 | 第12-13页 |
| §2-2 Web挖掘 | 第13-17页 |
| 2-2-1 Web挖掘定义 | 第13页 |
| 2-2-2 分类／任务 | 第13-17页 |
| §2-3 Web挖掘的模型与处理过程 | 第17-19页 |
| 第三章 Web日志挖掘研究 | 第19-43页 |
| §3-1 体系结构 | 第20页 |
| §3-2 数据预处理 | 第20-25页 |
| 3-2-1 数据收集 | 第21-22页 |
| 3-2-2 数据清理 | 第22-23页 |
| 3-2-3 数据集成与变换 | 第23-24页 |
| 3-2-4 数据归约 | 第24-25页 |
| §3-3 用户、页面聚类 | 第25-31页 |
| 3-3-1 用户浏览行为的描述 | 第25-26页 |
| 3-3-2 Web站点的表示 | 第26-27页 |
| 3-3-3 用户群体聚类 | 第27页 |
| 3-3-4 Web页面聚类算法 | 第27-28页 |
| 3-3-5 频繁访问路径发现算法 | 第28页 |
| 3-3-6 实验结果 | 第28-31页 |
| §3-4 Web访问预测 | 第31-37页 |
| 3-4-1 矩阵聚类（Martrlx Cluster） | 第31-34页 |
| 3-4-2 基于矩阵聚类的Web访问日志分析 | 第34页 |
| 3-4-3 基于矩阵聚类的Web访问预测 | 第34-37页 |
| 3-4-4 小结 | 第37页 |
| §3-5 基于个人移动设备的应用 | 第37-43页 |
| 3-5-1 算法描述 | 第37-38页 |
| 3-5-2 距离度量 | 第38-40页 |
| 3-5-3 聚类与推荐 | 第40-41页 |
| 3-5-4 评估聚类 | 第41-42页 |
| 3-5-5 小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于Web的信息集成系统Hebut_WebMiner | 第43-46页 |
| §4-1 背景 | 第43页 |
| §4-2 系统结构 | 第43-46页 |
| 4-2-1 挖掘算法的集成 | 第44-45页 |
| 4-2-2 任务向导 | 第45页 |
| 4-2-3 挖掘结果可视化 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第52页 |