Web日志挖掘系统中相关算法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·问题的提出 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 相关知识基础 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘和Web挖掘 | 第14-22页 |
| ·KDD和数据挖掘 | 第14-16页 |
| ·Web挖掘的定义及意义。 | 第16-18页 |
| ·Web挖掘分类 | 第18-22页 |
| ·Web日志挖掘 | 第22页 |
| ·基于Web日志的数据挖掘系统 | 第22-25页 |
| 第3章 Web日志预处理技术 | 第25-35页 |
| ·数据预处理技术 | 第25-26页 |
| ·Web日志预处理技术 | 第26-28页 |
| ·Web日志数据预处理过程 | 第28-35页 |
| ·数据清理 | 第28-29页 |
| ·用户识别 | 第29-32页 |
| ·会话识别 | 第32-33页 |
| ·路径补充 | 第33-34页 |
| ·事务识别 | 第34-35页 |
| 第4章 一种新算法——Frame页面过滤算法 | 第35-43页 |
| ·问题提出 | 第35-37页 |
| ·Frame页面过滤算法 | 第37-42页 |
| ·Frame页面过滤算法性能分析 | 第42-43页 |
| 第5章 基于矩阵的WEB日志数据聚类及新算法提出 | 第43-57页 |
| ·聚类技术概述 | 第43-44页 |
| ·基于矩阵的Web日志数据聚类及现有算法 | 第44-48页 |
| ·相关知识基础 | 第45-46页 |
| ·已有算法简介 | 第46-47页 |
| ·已有算法的改进思路 | 第47-48页 |
| ·一种新的聚类算法——标记传播算法 | 第48-57页 |
| ·支持-置信度的概念 | 第48-49页 |
| ·基于支持-置信度的标记传播算法思想 | 第49页 |
| ·标记传播算法描述 | 第49-52页 |
| ·算法性能分析 | 第52页 |
| ·算法处理过程示例 | 第52-54页 |
| ·算法的数据结构 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 第6章 算法实例应用 | 第57-62页 |
| ·所用实例数据 | 第57页 |
| ·算法处理过程 | 第57-62页 |
| ·日志文件处理 | 第57-58页 |
| ·建立FS关系表 | 第58-59页 |
| ·页面过滤 | 第59-60页 |
| ·建立关联矩阵 | 第60页 |
| ·页面和客户聚类 | 第60-62页 |
| 结束语 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
