【摘 要】
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随着Web技术的逐步成熟和广泛应用,Web日志挖掘成为了数据挖掘的一个重要分支用于更好地分析Web的使用和Web的结构。用户行为模式是Web日志挖掘研究的核心,挖掘结果能够直接
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随着Web技术的逐步成熟和广泛应用,Web日志挖掘成为了数据挖掘的一个重要分支用于更好地分析Web的使用和Web的结构。用户行为模式是Web日志挖掘研究的核心,挖掘结果能够直接应用于改进站点结构和服务器性能,同时也是个性化推荐和自适应站点的实现基础。
本文从理论、算法和应用三个层次研究了面向用户行为模式的Web日志挖掘。
首先,系统、全面的分析和阐述了Web日志挖掘和用户行为模式的相关概念,重点研究了Web日志挖掘的流程。
其次,分析了经典的关联规则和序列模式挖掘算法Apriori和AprioriAll的特点,针对这类算法在Web日志挖掘中的局限性,重点研究了事务压缩改进方法的应用和不足,在此基础上提出了基于查询语句的事务压缩改进算法,显著的提高了模式挖掘算法的效率。
最后,在对Web日志挖掘理论和模式挖掘算法研究的基础上,设计和实现了Web日志挖掘原型系统PkuWLM,并采用北京大学中文主页的Web日志进行了挖掘实验。找出了频繁访问页面组和频繁访问路径,得到了基于统计、基于页面组、基于路径三个方面的报表并进行分析,结果表明通过这样的挖掘和分析,有利于网站管理员了解用户的行为特征和行为模式,用于指导改进网站的结构和服务。
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