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基于仿生类算法的Web日志挖掘技术研究
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基于仿生类算法的Web日志挖掘技术研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第1章 绪论第11-22 页
　　· 课题的背景及意义第11-12 页
　　· 国内外相关领域的研究现状第12-20 页
　　　　· Web日志挖掘第12-14 页
　　　　· Web个性化第14-16 页
　　　　· Web自适应站点第16-18 页
　　　　· 仿生类算法第18-20 页
　　· 论文组织结构第20-22 页
第2章 智能站点及Web挖掘第22-32 页
　　· 智能Web站点介绍第22-23 页
　　· Web服务器日志分析第23-26 页
　　· Web数据挖掘第26-31 页
　　　　· Web挖掘分类第26-27 页
　　　　· Web日志挖掘的基本过程及相关技术介绍第27-31 页
　　· 本章小结第31-32 页
第3章 基于蚁群算法的Web日志挖掘应用第32-53 页
　　· 蚁群算法第32-36 页
　　　　· 蚁群算法简介第32 页
　　　　· 蚁群算法的基本原理第32-33 页
　　　　· 蚁群算法的数学模型及实现第33-36 页
　　· 用户浏览行为与蚁群觅食行为的相似性第36 页
　　· 基于蚁群的自适应站点算法第36-42 页
　　　　· 算法的基本理论第36-37 页
　　　　· 基于蚁群的自适应站点算法第37-39 页
　　　　· 算法实验第39-40 页
　　　　· 算法改进第40-42 页
　　· 基于蚁群的Web用户聚类算法第42-51 页
　　　　· 算法的基本原理第43-46 页
　　　　· Web用户事务模式聚类第46-49 页
　　　　· 聚类实验分析第49-51 页
　　· 本章小结第51-53 页
第4章 基于遗传算法的Web日志挖掘与用户聚类第53-65 页
　　· 遗传算法简介第53-54 页
　　· 遗传算法与聚类第54-56 页
　　　　· 遗传聚类第54-55 页
　　　　· 遗传聚类需要解决的主要问题第55-56 页
　　· 遗传算法的聚类分析第56-58 页
　　　　· 染色体构造第56-57 页
　　　　· 聚类分析的数学模型及目标函数第57 页
　　　　· 适应度函数的定义第57-58 页
　　　　· 控制参数第58 页
　　· 基于遗传算法的Web用户聚类第58-64 页
　　　　· Web站点拓扑分析和URL编码方案第58-60 页
　　　　· 基于遗传算法的用户聚类技术第60-61 页
　　　　· 遗传用户聚类算法第61-62 页
　　　　· 遗传用户聚类实验分析第62-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
第5章 遗传与蚁群算法相融合Web日志挖掘算法第65-73 页
　　· 基本原理和设计思想第65-66 页
　　· 融合算法中遗传算法的定义第66-67 页
　　　　· 适应度函数及遗传算子操作第66-67 页
　　　　· 融合算法中遗传算法的整体描述第67 页
　　· 融合算法中蚁群聚类算法的使用第67-68 页
　　　　· 蚁群算法的基本思想第67-68 页
　　　　· 蚂蚁圈模型第68 页
　　　　· 融合算法中蚁群算法的描述第68 页
　　· 遗传蚁群算法的衔接第68-69 页
　　· 融合算法描述第69-70 页
　　· 仿真实验第70-72 页
　　　　· 实验分析第70-72 页
　　· 本章小结第72-73 页
结论第73-74 页
参考文献第74-79 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第79-80 页
致谢第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。
 
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