基于概念格的Web日志挖掘的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·Web 日志挖掘 | 第13-15页 |
| ·概念格 | 第15-16页 |
| ·论文组织 | 第16-17页 |
| 第二章 Web 日志挖掘过程的研究 | 第17-30页 |
| ·数据来源 | 第17-20页 |
| ·Web 日志挖掘模型 | 第20页 |
| ·数据预处理 | 第20-25页 |
| ·数据清洗 | 第21-22页 |
| ·用户识别 | 第22-23页 |
| ·会话识别 | 第23-24页 |
| ·路径补充 | 第24页 |
| ·预处理结果 | 第24-25页 |
| ·模式发现 | 第25-28页 |
| ·页面关联知识发现 | 第25-26页 |
| ·访问序列模式发现 | 第26页 |
| ·类知识发现 | 第26-27页 |
| ·路径挖掘 | 第27-28页 |
| ·统计分析 | 第28页 |
| ·模式分析 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 概念格及其构造算法的改进 | 第30-44页 |
| ·概念格的基本知识 | 第30-34页 |
| ·格的基本理论 | 第30-31页 |
| ·概念格理论的基本概念 | 第31-34页 |
| ·概念格的构造 | 第34-35页 |
| ·批处理算法 | 第34-35页 |
| ·渐进式算法 | 第35页 |
| ·渐进式构造算法的改进 | 第35-42页 |
| ·Godin 算法分析 | 第35-37页 |
| ·算法改进 | 第37-41页 |
| ·实验比较 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于概念格的用户访问模式发现的研究 | 第44-57页 |
| ·增量更新问题 | 第44-45页 |
| ·关联规则挖掘及其优化 | 第45-48页 |
| ·关联规则挖掘问题 | 第45-47页 |
| ·关联规则生成方法的优化 | 第47-48页 |
| ·基于概念格的页面关联规则挖掘 | 第48-55页 |
| ·页面关联规则挖掘的目的 | 第48-49页 |
| ·相关定义描述 | 第49-50页 |
| ·概念格的形成 | 第50页 |
| ·基于概念格的关联规则发现 | 第50-52页 |
| ·实验分析及评价 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文的研究工作 | 第57-58页 |
| ·进一步的工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
