Web信息的知识挖掘研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 Internet上Web信息的发展 | 第9-12页 |
| ·Web信息资源的特点 | 第9-10页 |
| ·Web信息检索技术的发展现状 | 第10页 |
| ·研究Web信息知识挖掘的意义 | 第10-12页 |
| ·信息时代的产物 | 第10-11页 |
| ·网络之后的下一个技术热点 | 第11-12页 |
| 2 知识挖掘的基本概念 | 第12-17页 |
| ·数据、信息、知识 | 第12页 |
| ·知识挖掘的概念以及发展过程 | 第12-15页 |
| ·知识挖掘的概念 | 第12-13页 |
| ·知识挖掘的目标和任务 | 第13-14页 |
| ·知识挖掘的表现形式 | 第14-15页 |
| ·WEB挖掘 | 第15-17页 |
| ·Web挖掘的内容 | 第15页 |
| ·Web挖掘的实现 | 第15-16页 |
| ·Web挖掘的意义 | 第16-17页 |
| 3 知识挖掘常用技术和工具 | 第17-37页 |
| ·神经网络(Neural Networks) | 第17-19页 |
| ·决策树(Decision Trees) | 第19-21页 |
| ·集合论方法(Set Theory) | 第21-25页 |
| ·粗糙集方法 | 第21-23页 |
| ·概念树方法 | 第23-24页 |
| ·覆盖正例排斥反例方法 | 第24-25页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm) | 第25-27页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25页 |
| ·基本遗传算法理论 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第26-27页 |
| ·遗传算法与知识挖掘 | 第27页 |
| ·聚类分析(Clustering) | 第27-33页 |
| ·什么是聚类 | 第27-28页 |
| ·商业记分卡 | 第28页 |
| ·关于聚类的总的思想 | 第28-32页 |
| ·最近邻方法的优缺点 | 第32-33页 |
| ·知识挖掘工具及其选择 | 第33-37页 |
| ·知识挖掘工具 | 第33-35页 |
| ·知识挖掘工具的选择 | 第35-37页 |
| 4 Web信息知识挖掘的方法 | 第37-49页 |
| ·Web信息知识挖掘的分类 | 第37页 |
| ·Web信息的内容挖掘 | 第37-40页 |
| ·Web文本挖掘 | 第37-38页 |
| ·Web文本挖掘方法 | 第38-40页 |
| ·Web多媒体挖掘 | 第40页 |
| ·Web信息的结构挖掘 | 第40-42页 |
| ·PageRank方法 | 第40-41页 |
| ·Hub／Authority方法 | 第41-42页 |
| ·Web信息的使用记录挖掘 | 第42-45页 |
| ·模式发现 | 第43页 |
| ·模式分析 | 第43-44页 |
| ·Web使用记录挖掘的基本流程 | 第44-45页 |
| ·Web信息知识挖掘与XML | 第45-49页 |
| ·XML的主要特点 | 第45-46页 |
| ·XML在Web知识挖掘中的应用 | 第46-49页 |
| 5 构建面向CRM的知识挖掘应用 | 第49-64页 |
| ·CRM的概念及发展现状 | 第49-51页 |
| ·概念 | 第49页 |
| ·发展历史和现状 | 第49-50页 |
| ·CRM的内容 | 第50-51页 |
| ·常用CRM软件介绍 | 第51页 |
| ·企业为什么要实施CRM | 第51-55页 |
| ·CRM的发展动力 | 第51-54页 |
| ·应用CRM企业的优势 | 第54页 |
| ·企业实施CRM的难点 | 第54-55页 |
| ·将知识挖掘应用到CRM中 | 第55-61页 |
| ·Web知识挖掘在CRM中的应用 | 第55-56页 |
| ·对于CRM，知识挖掘能做什么 | 第56-59页 |
| ·有效的CRM中知识挖掘的基本步骤 | 第59-61页 |
| ·案例分析 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 后记 | 第67页 |
