基于用户访问兴趣的路径聚类研究



基于用户访问兴趣的路径聚类研究

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基于用户访问兴趣的路径聚类研究

论文目录
第一章概论	第1-14 页
· 论文的研究背景和意义	第9-11 页
· 国内外研究动态	第11 页
· 论文的主要工作	第11-12 页
· 论文的组织	第12 页
· 本章小结	第12-14 页
第二章数据挖掘	第14-28 页
· 概述	第14-16 页
· 数据挖掘的定义	第16-17 页
· 数据挖掘的特点	第17-20 页
· 数据挖掘的功能	第20-23 页
· 数据挖掘的应用	第23-25 页
· 数据挖掘的发展趋势	第25-27 页
· 本章小结	第27-28 页
第三章 WEB日志挖掘	第28-36 页
· WEB日志	第28-30 页
· WEB日志挖掘的定义	第30-31 页
· WEB日志的功能	第31 页
· WEB日志挖掘步骤	第31-34 页
· WEB日志挖掘的优点	第34 页
· WEB日志挖掘的难点	第34 页
· WEB日志挖掘的前景	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
第四章聚类分析	第36-46 页
· 聚类分析概念	第36-37 页
· 聚类分析的要求	第37-39 页
· 聚类分析算法分类	第39-42 页
· 聚类分析中的数据类型	第42-43 页
· 聚类的应用	第43-44 页
· 本章小结	第44-46 页
第五章路径聚类	第46-59 页
· 概述	第46-47 页
· K-平均算法	第47-49 页
· K-中心点算法	第49-50 页
· K-PATHSPLUS算法	第50-57 页
· 算法时间复杂度分析	第57 页
· K-PATHSPLUS算法的特点	第57-59 页
第六章算法验证与程序实现	第59-70 页
· 程序模块介绍	第62-69 页
· 数据清洗	第62-63 页
· 向量构建	第63-66 页
· 聚类	第66-67 页
· 调整聚类中心	第67-69 页
· 本章小结	第69-70 页
第七章结论与展望	第70-72 页
· 所做工作总结	第70-71 页
· 进一步的研究	第71-72 页
参考文献	第72-76 页
附录1 WEB日志格式实验样本	第76-78 页
附录2 论文图表目录	第78-79 页
附录3 索引	第79-82 页
致谢	第82-83 页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第83 页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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