| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-12页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容和论文结构 | 第10-12页 |
| 2 点击流数据仓库与电子商务概述 | 第12-21页 |
| ·点击流数据仓库概述 | 第12-15页 |
| ·数据仓库与商业智能概述 | 第12-14页 |
| ·把 Web 引入数据仓库 | 第14页 |
| ·点击流数据仓库概念 | 第14-15页 |
| ·构造点击流数据仓库的问题 | 第15页 |
| ·Web 日志预处理 | 第15-18页 |
| ·Web 日志 | 第16-17页 |
| ·ETL | 第17-18页 |
| ·数据仓库商业解决方案 | 第18-19页 |
| ·Microsoft SQL Server | 第18-19页 |
| ·Oracle | 第19页 |
| ·SAS | 第19页 |
| ·电子商务概述 | 第19-21页 |
| 3 电子商务网站点击流数据仓库设计 | 第21-37页 |
| ·电子商务网站介绍 | 第21-23页 |
| ·购物流程 | 第21-22页 |
| ·电商网站业务数据库 | 第22-23页 |
| ·系统目标与主题确定 | 第23-24页 |
| ·系统目标 | 第23-24页 |
| ·分析主题 | 第24页 |
| ·关系模型与维度模型 | 第24-25页 |
| ·点击流数据仓库及从属数据集市设计 | 第25-34页 |
| ·点击流数据仓库设计 | 第25-28页 |
| ·从属数据集市设计 | 第28-34页 |
| ·点击流数据仓库在 SQL Server 2008 中的实现 | 第34-37页 |
| ·数据仓库与数据集市的创建 | 第34-36页 |
| ·由 Integration Services 组件实现 ETL | 第36-37页 |
| 4 基于隐式关联页面的用户聚类算法 | 第37-50页 |
| ·点击流聚类 | 第37-38页 |
| ·聚类算法的描述实现 | 第38-41页 |
| ·算法描述 | 第38-40页 |
| ·算法实现 | 第40-41页 |
| ·隐式关联页面挖掘算法 | 第41-46页 |
| ·用户目标页面的确定 | 第42-43页 |
| ·隐式关联页面及其挖掘算法 | 第43-46页 |
| ·实验及结论 | 第46-49页 |
| ·隐式关联页面实验 | 第46-47页 |
| ·用户聚类算法实验 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| ·用户聚类算法在点击流数据仓库中的应用 | 第49-50页 |
| ·电子商务环境应用算法的背景 | 第49页 |
| ·用户聚类算法所依赖的数据仓库环境 | 第49页 |
| ·用户聚类算法可以得到的结果 | 第49-50页 |
| 5 总结 | 第50-51页 |
| ·主要工作和成果 | 第50页 |
| ·存在的问题与不足 | 第50页 |
| ·未来展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |