基于聚类的OLAP查询日志挖掘及操作推荐
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景 | 第9-13页 |
| ·数据仓库 | 第9-11页 |
| ·联机分析处理(OLAP) | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-17页 |
| ·推荐技术 | 第13-14页 |
| ·OLAP领域的推荐技术 | 第14-17页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第17页 |
| ·本文结构组织 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术 | 第19-29页 |
| ·距离和相似性度量 | 第19-22页 |
| ·距离度量 | 第19-21页 |
| ·相似性度量 | 第21-22页 |
| ·聚类分析方法 | 第22-25页 |
| ·聚类分析及相关概念 | 第22页 |
| ·主要聚类分析方法分类 | 第22-25页 |
| ·序列模式挖掘算法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 OLAP查询操作推荐框架及数据准备 | 第29-36页 |
| ·OLAP查询操作推荐框架 | 第29-30页 |
| ·查询数据采集 | 第30-31页 |
| ·OLAP日志预处理 | 第31-34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 OLAP查询抽象及模式挖掘 | 第36-50页 |
| ·MDX查询距离 | 第36-44页 |
| ·获取OLAP查询涉及数据立方体中的单元格 | 第37-38页 |
| ·成员值之间距离 | 第38-40页 |
| ·单元格之间距离 | 第40-42页 |
| ·查询之间距离 | 第42-44页 |
| ·OLAP查询聚类 | 第44-45页 |
| ·BIDE查询模式挖掘算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 在线推荐 | 第50-56页 |
| ·类别序列前缀树 | 第50-51页 |
| ·类别序列匹配 | 第51-52页 |
| ·类别序列排序 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 系统原型 | 第56-61页 |
| ·系统总体框架 | 第56-58页 |
| ·系统实现 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
