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第一章 绪论
1.1选题背景与研究意义
1.2 Web数据挖掘研究现状
1.2.1 Web数据特点
1.2.2 Web数据挖掘分类
1.3结构安排及创新点
第二章 相关技术及理论介绍
2.1数据挖掘相关技术及理论介绍
2.1.1关联规则
2.1.2序列模式
2.1.3分类分析
2.1.4聚类分析
2.2群集智能的研究
2.2.1遗传算法
2.2.2蚁群算法
2.2.3粒子群算法
2.2.4粒子群与遗传算法比较
2.2.5群智能的特点和优点
2.3 Web访问模式挖掘的聚类相关理论
2.3.1聚类分析常用方法
2.3.2聚类算法的典型要求
2.3.3聚类算法的数据类型
2.3.4 K-均值算法
2.3.5 Web访问模式挖掘的聚类算法
第三章 基于粒子群改进的聚类算法
3.1粒子群算法的概念
3.1.1基本思想及背景
3.1.2算法描述
3.13参数选择
3.2粒子群相关理论发展
3.2.1粒子群参数的优化
3.2.2粒子群拓扑结构改进
3.2.3混合PSO
3.2.4离散PSO
3.3粒子群的应用方向
3.4粒子群的聚类算法
3.5粒子群与K-均值混合聚类算法
3.5.1粒子群与K-均值混合聚类算法研究现状
3.5.2观点验证
3.6基于搜索方向改进的RVPSO-K聚类算法
3.6.1问题提出
3.6.2 RVPSO-K聚类算法相关定义
3.6.3 RVPSO-K聚类算法基本流程
3.6.4算法参数选择
3.7实验
3.7.1实验一
3.7.2实验二
3.7.3实验三
3.7.4结论
第四章 RVPSO-K聚类算法在Web访问模式中的应用
4.1 Web访问模式挖掘研究及应用
4.2 Web访问模式挖掘的数据预处理
4.2.1日志数据
4.2.2数据清洗
4.2.3用户识别
4.2.4会话识别
4.2.5路径完善
4.2.6事务识别
4.3 Web访问模式挖掘聚类中的RVPSO-K算法实现
4.3.1 UserID-URL关联矩阵构建
4.3.2相似性度量
4.3.3 RVPSO-K的算法流程
4.3.4具体算法实现说明
4.4仿真实验
4.4.1仿真实验数据
4.4.2仿真实验结果
第五章 结束语
5.1工作总结
5.2存在的问题及展望
参考文献
发表论文和科研情况说明
致 谢
