【摘 要】
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随着Internet的普及和WWW的迅猛发展,Web积聚了海量的信息.如何从这些数以亿计的Web页面中发现所需的知识,成了人们迫切希望解决的问题.Web挖掘是解决这一问题的有效手段.研究人们对Web用户访问Web的行为特征,对网站经营管理、开展电子商务和吸引用户都有深远的意义.该文在总结数据挖掘的基本概念、方法、Web挖掘的内容、任务的基础上,重点研究了Web日志挖掘,即通过分析Web服务器上的日
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随着Internet的普及和WWW的迅猛发展,Web积聚了海量的信息.如何从这些数以亿计的Web页面中发现所需的知识,成了人们迫切希望解决的问题.Web挖掘是解决这一问题的有效手段.研究人们对Web用户访问Web的行为特征,对网站经营管理、开展电子商务和吸引用户都有深远的意义.该文在总结数据挖掘的基本概念、方法、Web挖掘的内容、任务的基础上,重点研究了Web日志挖掘,即通过分析Web服务器上的日志文件来发现用户访问站点的浏览模式.指出了Web日志挖掘研究的难点在于:对原始日志数据的预处理和设计有效的挖掘算法.在数据预处理方面,该文设计了基于时间窗模型的访问事务划分方法和对访问路径进行修补的方法.在模式挖掘方面,在Apriori挖掘算法的基础上,针对Web用户的访问特点设计了挖掘用户访问的频繁遍历路径算法和挖掘用户频繁访问页面组合算法.在上海联华网上购物中心网站访问日志的基础上,设计开发了简单的Web日志挖掘系统(SWLMS).根据系统运行结果,发现了通常用户访问该站点的一些规律和网站在结构设计、经营方面所存在的一些问题.在分析了问题产生的原因之后,提出了相关的改进建议.
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