| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-19页 |
| ·选题的意义 | 第10-11页 |
| ·基于 Web 的个性化远程教育模型 | 第11-17页 |
| ·基于Web 的远程教育的发展简介 | 第11-12页 |
| ·基于Web 的远程教育模型 | 第12-14页 |
| ·基于Web 挖掘的远程教育模型 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 数据挖掘技术和OLAP 多维数据分析 | 第19-27页 |
| ·数据挖掘技术 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘产生的背景 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘定义 | 第20页 |
| ·数据挖掘处理过程模型 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘方法的分类 | 第22-23页 |
| ·OLAP 多维数据分析 | 第23-26页 |
| ·OLAP 概述 | 第24-25页 |
| ·多维分析的基本分析动作 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 Web 挖掘研究 | 第27-33页 |
| ·Web 挖掘出现的背景和挑战 | 第27-29页 |
| ·Web 挖掘出现的背景 | 第27-28页 |
| ·Web 挖掘的挑战 | 第28-29页 |
| ·Web 挖掘的基本步骤 | 第29页 |
| ·Web 挖掘分类 | 第29-31页 |
| ·Web 内容挖掘 | 第30-31页 |
| ·Web 结构挖掘 | 第31页 |
| ·Web 使用挖掘 | 第31页 |
| ·Web 挖掘的意义 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 远程教育站点的Web 使用模式挖掘 | 第33-48页 |
| ·Web 使用挖掘的基本过程 | 第33-34页 |
| ·Web 使用挖掘的数据源 | 第34-36页 |
| ·日志数据预处理 | 第36-41页 |
| ·数据清洗和数据转换 | 第36-38页 |
| ·事务数据库的建立 | 第38-41页 |
| ·多维Web 数据矩阵的构造 | 第41-43页 |
| ·OLAP 多维分析 | 第43-44页 |
| ·数据挖掘过程 | 第44-47页 |
| ·统计分析与OLAP | 第44页 |
| ·关联分析 | 第44-45页 |
| ·聚类分析 | 第45-46页 |
| ·分类 | 第46页 |
| ·路径分析技术 | 第46页 |
| ·序列模式挖掘 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 Web 日志的多维OLAP 分析和关联规则挖掘 | 第48-65页 |
| ·Web 日志数据的多维OLAP | 第48-54页 |
| ·建立多维Web 日志数据立方体 | 第48-52页 |
| ·Web 日志的多维OLAP 分析 | 第52-53页 |
| ·多维OLAP 在宁波电大Web Log 上的实验 | 第53-54页 |
| ·对Web 日志数据立方体进行关联规则数据挖掘 | 第54-62页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第55-60页 |
| ·Web 日志数据的多维关联规则挖掘 | 第60-62页 |
| ·Web 日志的关联规则挖掘实验与分析 | 第62-64页 |
| ·关联规则挖掘实验与分析 | 第62-63页 |
| ·关联规则挖掘结果应用分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 Web 挖掘在优化远程教育站点链接中的应用 | 第65-76页 |
| ·用户访问模式分析 | 第65-69页 |
| ·用户访问模式分析 | 第65-67页 |
| ·目标页面类型区分 | 第67-68页 |
| ·挖掘用户期望位置的算法 | 第68-69页 |
| ·挖掘Web 日志优化站点链接 | 第69-74页 |
| ·用户期望点优化推荐 | 第70-71页 |
| ·效益优化推荐 | 第71-73页 |
| ·访问时间优化推荐 | 第73-74页 |
| ·页面推荐优化算法应用实验 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 总结 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
