| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究和内容 | 第13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-15页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·论文组织方式 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 2 WEB日志挖掘的介绍 | 第16-25页 |
| ·WEB挖掘概述 | 第16-19页 |
| ·Web挖掘定义、分类、功能 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘常用工具及技术 | 第17-18页 |
| ·Web日志挖掘 | 第18-19页 |
| ·数据预处理 | 第19-21页 |
| ·WEB日志挖掘的关键技术 | 第21-23页 |
| ·用户识别 | 第21页 |
| ·确定用户访问的具体时间 | 第21页 |
| ·路径补充 | 第21页 |
| ·用户行为假定 | 第21-22页 |
| ·网络网站Web日志数据挖掘的模式发现 | 第22-23页 |
| ·模式分析 | 第23页 |
| ·WEB日志挖掘的方法及比较 | 第23-25页 |
| ·Web日志的挖掘方法 | 第23-24页 |
| ·关联规则在日志挖掘中的优势 | 第24-25页 |
| 3 关联规则技术及APRIORI算法 | 第25-30页 |
| ·关联规则技术 | 第25-26页 |
| ·关联规则相关算法 | 第26-27页 |
| ·APRIORI关联规则算法 | 第27-30页 |
| 4 校园网站WEB日志挖掘的挖掘方案 | 第30-41页 |
| ·WEB日志挖掘的对象及分析 | 第30-34页 |
| ·网站日志挖掘地点及环境 | 第30页 |
| ·日志挖掘对象 | 第30-31页 |
| ·挖掘对象分析 | 第31-33页 |
| ·网站网站优化系统模型及分析 | 第33-34页 |
| ·WEB日志挖掘的具体过程 | 第34-37页 |
| ·数据采集 | 第35页 |
| ·Web日志信息格式 | 第35-37页 |
| ·校园网站服务器端日志数据处理流程 | 第37-41页 |
| ·数据清理 | 第37-39页 |
| ·用户识别 | 第39页 |
| ·会话识别 | 第39-40页 |
| ·事务识别 | 第40-41页 |
| 5 校园网站基于事务WEB日志挖掘关联规则抽取与分析 | 第41-45页 |
| ·WEB日志挖掘关联规则抽取 | 第41-43页 |
| ·WEB日志挖掘关联规则分析 | 第43-45页 |
| 6 校园网站优化方案及WEB的个性化信息检索系统模型 | 第45-55页 |
| ·校园网站优化方案 | 第45-55页 |
| ·网站优化内容 | 第45页 |
| ·具体网站优化需求分析 | 第45-47页 |
| ·校园网站优化调整建议 | 第47-55页 |
| 7 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第55页 |
| ·存在不足及未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60-68页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68页 |