Web日志挖掘相关算法研究及其原型系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·Web日志挖掘的国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·Web日志挖掘的国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容与框架 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·内容框架 | 第15-16页 |
| 第2章 Web挖掘和Web日志挖掘研究 | 第16-22页 |
| ·Web挖掘 | 第16-18页 |
| ·Web挖掘的定义 | 第16页 |
| ·Web挖掘的特点 | 第16-17页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第17-18页 |
| ·Web日志挖掘研究 | 第18-22页 |
| ·Web日志挖掘的定义 | 第18-19页 |
| ·Web日志的内容 | 第19-20页 |
| ·Web日志挖掘中的数据抽象 | 第20页 |
| ·Web日志挖掘的通用模型 | 第20-22页 |
| 第3章 用户访问模式及算法研究 | 第22-40页 |
| ·用户访问模式概述 | 第22页 |
| ·用户频繁访问模式序列及算法改进 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·FP-growth算法 | 第23-25页 |
| ·日志预处理 | 第25-26页 |
| ·EAS-Mining算法 | 第26-31页 |
| ·FAS-Mining算法的增量更新 | 第31页 |
| ·算法实现与性能分析 | 第31-32页 |
| ·一种基于引用长度的页面关联规则算法 | 第32-39页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·日志预处理 | 第32-33页 |
| ·Web页面关联规则发现 | 第33-34页 |
| ·页面距离 | 第34-37页 |
| ·算法思想及描述 | 第37-38页 |
| ·算法讨论 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 一种快速有效的日志聚类算法 | 第40-56页 |
| ·聚类技术概述 | 第40-44页 |
| ·什么是聚类分析 | 第40-41页 |
| ·Web日志中的聚类分析 | 第41-44页 |
| ·CLOPE日志聚类算法 | 第44-49页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·算法思想 | 第45-49页 |
| ·CLOPE算法的改进 | 第49-55页 |
| ·问题提出 | 第49-50页 |
| ·算法改进思想 | 第50-52页 |
| ·CLOPE-1算法描述 | 第52-53页 |
| ·CLOPE-1算法的性能分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 Web日志挖掘的原型系统设计 | 第56-70页 |
| ·概述 | 第56页 |
| ·Web日志挖掘的一般过程 | 第56-58页 |
| ·数据准备阶段 | 第56-57页 |
| ·模式发现与模式分析阶段 | 第57-58页 |
| ·WLMS原型系统的设计 | 第58-69页 |
| ·系统设计的考虑 | 第58页 |
| ·WLMS系统结构 | 第58-59页 |
| ·主控模块 | 第59-60页 |
| ·数据采集模块 | 第60页 |
| ·数据预处理模块 | 第60-63页 |
| ·事务识别模块 | 第63-65页 |
| ·用户访问模式挖掘模块 | 第65-66页 |
| ·用户聚类模块 | 第66-67页 |
| ·网站结构优化模块 | 第67-68页 |
| ·实时推荐模块 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77页 |
