Web日志挖掘技术的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的背景、目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-14页 |
| ·国外的研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内的研究现状 | 第12-14页 |
| 第2章 数据挖掘与WEB日志挖掘 | 第14-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14页 |
| ·WEB数据挖掘 | 第14-18页 |
| ·Web数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·Web挖掘的特点 | 第15页 |
| ·Web挖掘的对象 | 第15-16页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第16-18页 |
| ·WEB日志挖掘 | 第18-20页 |
| ·Web日志挖掘的定义 | 第18页 |
| ·Web日志挖掘步骤 | 第18-19页 |
| ·Web日志挖掘的应刚领域 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 WEB日志挖掘的预处理技术 | 第21-31页 |
| ·数据预处理技术 | 第21-22页 |
| ·WEB日志挖掘中数据预处理技术 | 第22-24页 |
| ·WEB日志挖掘中数据预处理的流程 | 第24-27页 |
| ·数据清理 | 第24-25页 |
| ·用户识别 | 第25-26页 |
| ·会话识别 | 第26页 |
| ·路径补充 | 第26页 |
| ·事务识别 | 第26-27页 |
| ·用户访问序列获得事务算法 | 第27-30页 |
| ·STT算法介绍 | 第27-29页 |
| ·STT算法处理过程示例 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 WEB日志挖掘的模式发现 | 第31-44页 |
| ·模式发现 | 第31-36页 |
| ·统计分析方法 | 第31页 |
| ·路径分析 | 第31页 |
| ·关联规则 | 第31-33页 |
| ·序列模式 | 第33-34页 |
| ·聚类 | 第34-35页 |
| ·分类 | 第35-36页 |
| ·FP-增长算法的分析与研究 | 第36-42页 |
| ·基于Apriori的产生频繁项集的方法综述 | 第36页 |
| ·FP-增长算法的执行过程 | 第36-40页 |
| ·FP-增长算法的描述 | 第40-41页 |
| ·FP-增长算法的数字化实现方案 | 第41-42页 |
| ·模式分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 WEB日志挖掘的实现 | 第44-51页 |
| ·挖掘环境及日志数据的获取 | 第44-45页 |
| ·挖掘数据的设计 | 第45-49页 |
| ·Web日志数据的导入 | 第45-46页 |
| ·Web日志数据的预处理 | 第46-47页 |
| ·用户识别及事务数据库的生成 | 第47-49页 |
| ·关联规则的挖掘及结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第57页 |
