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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,
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。
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