数据挖掘对Web访问日志的深度分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·本研究与现实的联系 | 第11-12页 |
| ·研究的意义 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘概念 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘功能 | 第18页 |
| ·数据挖掘研究重点 | 第18-20页 |
| 第3章 Web日志挖掘技术 | 第20-24页 |
| ·Web挖掘的意义 | 第20页 |
| ·Web挖掘的分类 | 第20-22页 |
| ·Web日志挖掘的概述 | 第22-23页 |
| ·Web日志挖掘技术最新进展 | 第23页 |
| ·Web用户访问模式挖掘的发展方向 | 第23-24页 |
| 第4章 关联规则算法综述 | 第24-31页 |
| ·基本概念 | 第24-25页 |
| ·相关定义 | 第25-27页 |
| ·挖掘步骤及应注意的问题 | 第27-28页 |
| ·挖掘步骤 | 第27页 |
| ·应注意的问题 | 第27-28页 |
| ·关联规则的分类 | 第28页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第28-31页 |
| 第5章 Web日志挖掘的数据 | 第31-46页 |
| ·Web日志挖掘的数据 | 第31-35页 |
| ·数据采集 | 第31-32页 |
| ·Apache日志格式简介 | 第32-34页 |
| ·从Apache中提取的日志信息 | 第34-35页 |
| ·Web日志挖掘的困难 | 第35-36页 |
| ·数据预处理过程 | 第36-46页 |
| ·数据清洗 | 第36-37页 |
| ·用户识别 | 第37-40页 |
| ·会话识别 | 第40页 |
| ·路径补充 | 第40-41页 |
| ·格式化 | 第41页 |
| ·事务识别 | 第41-46页 |
| 第6章 Web用户访问日志挖掘的算法实施 | 第46-60页 |
| ·Apriori算法 | 第46-48页 |
| ·Apriori算法解释 | 第46-47页 |
| ·Apriori算法描述 | 第47-48页 |
| ·类Apriori算法的提出 | 第48-52页 |
| ·类Apriori算法的改进 | 第52-59页 |
| ·传统Apriori算法的性能瓶颈 | 第52页 |
| ·Apriori算法现有的改进 | 第52-54页 |
| ·对类Apriori挖算法的改进 | 第54页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·算法程序流程框图 | 第55-56页 |
| ·算法模拟分析比较 | 第56-59页 |
| ·模拟实验 | 第59-60页 |
| 第7章 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
