基于Web挖掘的个性化网站定制服务的研究和应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·数据挖掘技术 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘技术的过程 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的技术 | 第10-12页 |
| ·Web挖掘技术 | 第12-14页 |
| ·Web挖掘技术概论 | 第12-13页 |
| ·Web挖掘的任务 | 第13页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第13-14页 |
| ·Web挖掘技术与个性化网站 | 第14-16页 |
| ·研究现状 | 第14-15页 |
| ·目前存在的问题 | 第15-16页 |
| 第2章 网站相关数据的收集和预处理 | 第16-25页 |
| ·Web日志挖掘的数据准备 | 第16-17页 |
| ·Web日志数据的预处理 | 第17-25页 |
| ·数据清洗 | 第18-19页 |
| ·用户识别 | 第19-20页 |
| ·会话识别 | 第20-21页 |
| ·路径完善 | 第21-22页 |
| ·用户事务识别 | 第22-25页 |
| 第3章 关联规则挖掘理论与算法 | 第25-51页 |
| ·关联规则基本理论 | 第25-28页 |
| ·关联规则挖掘的定义 | 第25-26页 |
| ·关联规则挖掘的类型 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘的基本步骤 | 第27-28页 |
| ·URL个性化推荐 | 第28-29页 |
| ·发现频繁访问路径 | 第28-29页 |
| ·位于事务结尾的目的页面是用户真正感兴趣的网页 | 第29页 |
| ·经典的Apriori算法 | 第29-38页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第29-34页 |
| ·Apriori算法的瓶颈问题 | 第34-35页 |
| ·基于Apriori算法的改进算法 | 第35-37页 |
| ·类Apriori算法 | 第37-38页 |
| ·经典的FP-growth算法 | 第38-42页 |
| ·FP-growth算法介绍 | 第38-42页 |
| ·FP-growth算法分析 | 第42页 |
| ·针对Web挖掘的改进算法 | 第42-51页 |
| ·针对频繁访问路径的类FP-growth算法 | 第42-47页 |
| ·针对目的页面挖掘的改进FP-growth算法 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-51页 |
| 第4章 个性化网站定制服务的设计与实现 | 第51-61页 |
| ·个性化网站定制服务系统原型结构 | 第51-53页 |
| ·数据预处理模块 | 第53-56页 |
| ·系统控制管理模块 | 第56-57页 |
| ·模式挖掘模块 | 第57-58页 |
| ·个性化推荐模块 | 第58-61页 |
| 第5章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
