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基于用户行为的Web日志聚类研究与应用
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基于用户行为的Web日志聚类研究与应用
论文目录
中文摘要
第1-4页
英文摘要
第4-8页
1 绪论
第8-13页
1.1 研究的背景和意义
第8-9页
1.2 研究现状
第9-12页
1.2.1 国外研究现状
第10页
1.2.2 国内研究现状
第10-12页
1.3 本文主要工作
第12-13页
2 Web挖掘理论与技术
第13-19页
2.1 Web挖掘
第13-14页
2.2 Web日志挖掘
第14-18页
2.2.1 Web日志挖掘数据来源
第14-15页
2.2.2 Web日志格式
第15页
2.2.3 Web日志挖掘预处理
第15-18页
2.3 本章小结
第18-19页
3 基于用户兴趣模糊聚类算法研究
第19-31页
3.1 聚类的基本概述
第19-21页
3.2 数据表示
第21页
3.3 相似性度量
第21-23页
3.3.1 相似性的定义
第21页
3.3.2 距离计算的几种方法
第21-22页
3.3.3 相似度系数的计算方法
第22-23页
3.4 基于浏览时间和用户路径的相似度算法
第23-26页
3.4.1 Web用户信息的采集
第23页
3.4.2 计算用户的浏览时间
第23-24页
3.4.3 构建时间相关矩阵
第24页
3.4.4 数据的相似度处理
第24页
3.4.5 用户访问路径相似度计算
第24-26页
3.4.6 基于浏览时间和用户路径的相似度计算
第26页
3.5 基于用户行为的模糊聚类算法的Web用户挖掘
第26-29页
3.6 本章小结
第29-31页
4 Web用户聚类挖掘算法设计
第31-44页
4.1 算法结构设计
第31-32页
4.1.1 算法平台的构建
第31页
4.1.2 算法的设计流程
第31-32页
4.2 时间和路径属性的提取
第32-39页
4.2.1 数据的净化
第33-34页
4.2.2 格式转化
第34-36页
4.2.3 用户识别
第36-37页
4.2.4 用户的浏览路径特征
第37-38页
4.2.5 用户浏览时间
第38-39页
4.3 用户聚类
第39-41页
4.3.1 计算用户相似度
第39-40页
4.3.2 聚类过程
第40-41页
4.4 实验结果分析
第41-43页
4.5 本章小结
第43-44页
5 聚类在医疗平台系统的应用
第44-53页
5.1 系统总体描述
第44-45页
5.2 系统的改进
第45-52页
5.3 本章小结
第52-53页
6 总结与展望
第53-54页
6.1 总结
第53页
6.2 进一步研究展望
第53-54页
致谢
第54-55页
参考文献
第55-57页
本篇论文共
57
页,
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。
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