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第1章引言
1.1数据挖掘概述
1.3粗糙集分类理论概述
1.4本文的组织
2.3.1决策树算法
2.3.2支持向量机分类方法
2.3.3 K-临近分类方法
2.3.4贝叶斯分类方法
2.3.5软计算方法——神经网络、模糊集、粗糙集
2.4本文采用的分类模式——粗糙集分类
2.4.1粗糙集理论的两个基本观点
2.4.2粗糙集理论的一些基本概念
2.4.3粗糙集相关概念的数学表示:
2.4.4可变精度粗糙集
2.4.5粗糙集理论小结
3.1模型特点
3.2一股化的数据预处理流程
3.2.1数据清洗
3.2.2用户识别
3.2.3用户会话识别
3.3会话聚类
3.3.1针对聚类的会话识别
3.3.2基于概括的会话聚类
3.3基于粗糙集的分类分析
3.3.1可变精度粗糙集模型和Web使用记录图
3.3.2粗糙集分类的规则的提取和发现
3.4本章小结
第4章实验结果以及分析
第5章结论与展望
5.1结论
5.2进一步的工作方向
致谢
参考文献
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果