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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,点击这进入下载页面
 
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