Web数据挖掘的应用与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究的内容 | 第9-10页 |
| ·主要工作与创新点 | 第10-11页 |
| ·本文的主要组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 Web数据挖掘技术和粗糙集理论 | 第13-24页 |
| ·Web数据挖掘技术 | 第13-21页 |
| ·Web使用模式挖掘 | 第14-17页 |
| ·Web结构挖掘 | 第17-21页 |
| ·Web内容挖掘 | 第21页 |
| ·粗糙集理论 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Web日志数据预处理 | 第24-29页 |
| ·数据清洗 | 第24-25页 |
| ·用户识别 | 第25-27页 |
| ·会话识别和路径补充 | 第27页 |
| ·事务识别 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于粗糙集粒计算的Web访问模式挖掘 | 第29-46页 |
| ·基本理论 | 第29-32页 |
| ·关联规则 | 第29-30页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第30页 |
| ·信息粒及粒计算 | 第30-32页 |
| ·基于Apriori关联规则的Web使用模式挖掘 | 第32-38页 |
| ·定义目标 | 第32页 |
| ·实例分析 | 第32-37页 |
| ·Apriori算法的不足 | 第37-38页 |
| ·基于粗糙集粒计算的Web用户访问序列模式挖掘 | 第38-45页 |
| ·Web用户访问序列 | 第38-39页 |
| ·基于粗糙集粒计算的支持度 | 第39-40页 |
| ·算法思想 | 第40-41页 |
| ·算法描述 | 第41-42页 |
| ·实例分析 | 第42-45页 |
| ·两种算法的分析对比 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于模糊粗糙集的Web用户模式挖掘 | 第46-58页 |
| ·概述 | 第46-47页 |
| ·基本概念 | 第47-48页 |
| ·模糊理论 | 第47页 |
| ·粗糙集 | 第47-48页 |
| ·用户浏览模式等长的模糊向量 | 第48-51页 |
| ·使用粗糙集近似聚类用户浏览模式 | 第51-54页 |
| ·实例分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 基于粗糙集数据约简的Web使用模式挖掘 | 第58-68页 |
| ·约简的基本概念 | 第58-59页 |
| ·属性约简和属性值约简 | 第59页 |
| ·基于粗糙集数据约简的Web使用模式挖掘 | 第59-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75页 |
