| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·论文的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘综述 | 第11-22页 |
| ·数据挖掘 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘概述和分类 | 第11页 |
| ·数据挖掘过程 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘常用方法 | 第13-14页 |
| ·Web数据挖掘 | 第14-16页 |
| ·Web数据挖掘概念 | 第14-15页 |
| ·Web数据挖掘分类 | 第15-16页 |
| ·Web日志挖掘 | 第16-21页 |
| ·Web日志挖掘概述 | 第16页 |
| ·Web日志挖掘的数据预处理 | 第16-20页 |
| ·Web日志挖掘应用 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 Web日志挖掘中会话识别方法研究 | 第22-30页 |
| ·会话识别概述 | 第22-23页 |
| ·会话识别的概念 | 第22页 |
| ·会话识别常用方法 | 第22-23页 |
| ·会话识别常用方法的不足 | 第23页 |
| ·一种基于决策树归纳的会话识别方法 | 第23-26页 |
| ·决策树与决策树归纳 | 第23-24页 |
| ·ID3决策树分类算法 | 第24-25页 |
| ·基于ID3分类算法的会话识别 | 第25-26页 |
| ·实验分析与比较 | 第26-29页 |
| ·数据准备 | 第26-28页 |
| ·决策树的生成 | 第28-29页 |
| ·结果分析与比较 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 关联规则Apriori算法研究 | 第30-40页 |
| ·Apriori算法的描述与分析 | 第30-32页 |
| ·Apriori算法的描述 | 第30-31页 |
| ·Apriori算法存在的问题 | 第31-32页 |
| ·一种改进的Tran_Apriori算法 | 第32-38页 |
| ·Tran_Apriori算法对Apriori算法的优化 | 第32-33页 |
| ·Tran_Apriori算法中生成频繁2项集的优化 | 第33-34页 |
| ·Tran_Apriori算法示例描述 | 第34-36页 |
| ·Tran_Apriori算法中的平均相关系数与误差分析 | 第36-38页 |
| ·性能比较 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于Tran_Apriori算法的Web日志挖掘系统 | 第40-53页 |
| ·需求分析 | 第40页 |
| ·系统设计 | 第40-43页 |
| ·功能设计 | 第40-41页 |
| ·数据库设计 | 第41-43页 |
| ·开发环境 | 第43页 |
| ·系统实现 | 第43-50页 |
| ·数据收集模块的实现 | 第44-46页 |
| ·数据预处理模块的实现 | 第46-49页 |
| ·模式挖掘模块的实现 | 第49-50页 |
| ·系统测试 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者简介 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
