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聚类分析及其在Web日志挖掘中的应用研究

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聚类分析及其在Web日志挖掘中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-9 页
第一章 绪论第9-13 页
  · 研究背景及意义第9-10 页
  · 国内外研究现状第10-11 页
    · 聚类分析研究现状第10 页
    1.2.2 Web 日志挖掘技术研究现状第10-11 页
  · 本文的主要工作第11-12 页
  · 本文组织第12-13 页
第二章 聚类分析相关理论及算法介绍第13-23 页
  · 聚类分析基础知识第13-17 页
    · 聚类分析的定义第13-14 页
    · 聚类分析的数据结构及数据对象间的相异度第14-16 页
    · 数据挖掘对聚类分析的基本要求第16-17 页
  · 聚类分析技术的应用第17 页
  · 主要聚类算法介绍第17-22 页
    · 划分的方法第17-18 页
    · 层次聚类方法第18-20 页
    · 基于密度的方法第20 页
    · 基于网格的方法第20-21 页
    · 基于模型的方法第21-22 页
    · 各聚类方法的比较第22 页
  · 本章小结第22-23 页
第三章 模糊聚类算法及其改进第23-37 页
  · 模糊聚类研究现状第23-25 页
  · 模糊C-均值算法概述第25-29 页
    3.2.1 HCM 算法第25-26 页
    3.2.2 FCM 算法第26-29 页
  · 对模糊C-均值算法的改进第29-36 页
    · 初始聚类中心的选择第29-32 页
    3.3.2 聚类数目c 的选择第32-34 页
    · 实验分析第34-36 页
  · 本章小结第36-37 页
第四章 Web 日志挖掘第37-46 页
  4.1 Web 挖掘基础知识第37-39 页
    4.1.1 Web 挖掘产生的背景及其特点介绍第37-38 页
    4.1.2 Web 挖掘的分类第38-39 页
  4.2 Web 日志挖掘基础知识第39-40 页
    4.2.1 Web 日志挖掘的应用第39 页
    4.2.2 Web 日志挖掘过程第39-40 页
  4.3 Web 日志挖掘的数据预处理技术第40-45 页
    4.3.1 Web 日志介绍第40-42 页
    4.3.2 Web 日志挖掘的数据源第42 页
    · 数据预处理技术和过程第42-45 页
  · 本章小结第45-46 页
第五章 仿真实验与结果分析第46-54 页
  · 仿真实验步骤第46-50 页
    · 数据的预处理第46-47 页
    · 用户聚类的实现第47-49 页
    · 页面聚类的实现第49-50 页
  · 仿真实验结果分析第50-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第六章 总结与展望第54-56 页
  · 论文工作总结第54 页
  · 未来工作方向第54-56 页
参考文献第56-59 页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第59-60 页
致谢第60 页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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