WEB日志和子空间聚类挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 基于WEB 日志的查询词翻译挖掘 | 第18-47页 |
| ·引言 | 第18-23页 |
| ·相关研究工作 | 第23-27页 |
| ·算法设计思想 | 第27-32页 |
| ·基于WEB 日志的查询词翻译挖掘算法 | 第32-38页 |
| ·算法实验分析 | 第38-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 3 基于样式相似性的最大子空间聚类 | 第47-76页 |
| ·引言 | 第47-54页 |
| ·相关研究工作 | 第54-63页 |
| ·算法设计思想 | 第63-67页 |
| ·基于样式相似性的最大子空间聚类算法 | 第67-71页 |
| ·算法实验分析 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-76页 |
| 4 子空间Skyline 聚类 | 第76-103页 |
| ·引言 | 第76-82页 |
| ·相关研究工作 | 第82-91页 |
| ·算法设计思想 | 第91-93页 |
| ·子空间Skyline 聚类算法 | 第93-98页 |
| ·算法实验分析 | 第98-102页 |
| ·小结 | 第102-103页 |
| 5 总结与展望 | 第103-108页 |
| ·工作总结及创新 | 第103-106页 |
| ·研究展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第119-120页 |
