本文選題：Web數(shù)據(jù)挖掘 + WAP算法��； 參考：《電子科技大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：網(wǎng)站在構(gòu)建時,主要依靠網(wǎng)站設(shè)計開發(fā)人員的手工設(shè)計和一些先驗經(jīng)驗進(jìn)行網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的組織,但是由于網(wǎng)站的設(shè)計開發(fā)人員與用戶對網(wǎng)站結(jié)構(gòu)組織存在著不同的理解,這種主觀性的差異將會導(dǎo)致用戶在搜索其感興趣有益的網(wǎng)頁時往往會以更多的訪問代價達(dá)到目標(biāo)網(wǎng)頁。同時,用戶在搜尋目標(biāo)網(wǎng)頁時,會產(chǎn)生一些無關(guān)的頁面點擊行為,這將大大增加服務(wù)器負(fù)荷和網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流量,更易造成網(wǎng)絡(luò)阻塞,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訪問速度的下降,從而影響用戶對站點的滿意度。也就說,目標(biāo)網(wǎng)頁的最優(yōu)期望定位直接決定了站點的服務(wù)質(zhì)量�；赪eb使用挖掘的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)就是通過挖掘Web日志,獲得用戶頻繁訪問路徑,從而得到目標(biāo)網(wǎng)頁的最優(yōu)定位,進(jìn)而及時調(diào)整網(wǎng)站結(jié)構(gòu),使所有的用戶都可以以很小的訪問代價瀏覽站點,更有效地獲取所需的信息�；诖�,本文主要做了以下幾個方面研究:1)為了使Web挖掘算法能夠在Web日志中進(jìn)行挖掘,對Web日志數(shù)據(jù)預(yù)處理過程進(jìn)行了詳細(xì)討論,探討了如何將Web日志記錄轉(zhuǎn)換成用戶會話,得到用戶訪問序列。2)針對在海量數(shù)據(jù)情況下,單機進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的效率將會愈來愈低的缺陷,提出一種基于Map Reduce的并行分布式處理辦法,并將其在Hadoop平臺上進(jìn)行了實現(xiàn)。3)研究并分析了Web使用挖掘方面較為經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及其特點,針對PLWAP算法在位置編碼存在的缺陷,提出一種基于PLWAP算法改進(jìn)的挖掘算法POCWAP算法,并結(jié)合IBM Quest Project數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,驗證了其有效性與正確性,另外在與PLWAP算法的對比實驗中,也直觀反映出POCWAP在算法性能上較PLWAP算法有所提升。4)采用改進(jìn)的挖掘算法POCWAP算法,結(jié)合成都康賽信息技術(shù)有限公司企業(yè)網(wǎng)站的Web日志數(shù)據(jù),設(shè)計并開發(fā)出一套網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化原型系統(tǒng)WSOS。重點介紹了該系統(tǒng)的系統(tǒng)框架,以及在Hadoop平臺上實現(xiàn)Web日志預(yù)處理過程,展示預(yù)處理結(jié)果和模式發(fā)現(xiàn)結(jié)果,給出改進(jìn)意見,最后對原型系統(tǒng)進(jìn)行功能測試與分析。本文的最后給出了對全文工作的歸納和總結(jié),探討了下一步研究方向。
[Abstract]:When the website is built, it mainly relies on the manual design and some prior experience of the website designer to organize the website structure, but because the website designer and the user have different understanding to the website structure organization, This subjective difference will lead users to reach the target page with more access costs when searching useful pages. At the same time, when searching for the target web page, the user will produce some irrelevant page click behavior, which will greatly increase the server load and network data flow, and easily cause network congestion, resulting in a decrease in network access speed. This affects the user's satisfaction with the site. In other words, the optimal desired location of the target web page directly determines the quality of service of the site. Web site structure optimization technology based on Web usage mining is to obtain the user frequent access path by mining Web log, and then get the optimal location of the target web page, and then adjust the website structure in time. Enables all users to visit the site at a very small cost of access and more efficiently access the information they need. Based on this, this paper mainly studies the following aspects: 1) in order to make Web mining algorithm mining in Web logs, the preprocessing process of Web log data is discussed in detail, and how to convert Web log records into user sessions is discussed. Get user access sequence. 2) in the case of mass data, the efficiency of data preprocessing on single machine will be lower and lower. A parallel distributed processing method based on Map Reduce is proposed. This paper studies and analyzes the classical association rules algorithm and its characteristics in Web usage mining, aiming at the defects of PLWAP algorithm in position coding. An improved mining algorithm POCWAP algorithm based on PLWAP algorithm is proposed, and the validity and correctness of the algorithm are verified by combining the IBM Quest Project data. In addition, in comparison with the PLWAP algorithm, the proposed algorithm is compared with the PLWAP algorithm. Also intuitively reflects that POCWAP algorithm performance has improved compared with PLWAP algorithm. 4) using the improved mining algorithm POCWAP algorithm, combined with the Chengdu Kangsai Information Technology Co., Ltd. Enterprise website Web log data, Design and develop a website structure optimization prototype system WSOS. The system framework of the system and the process of Web log preprocessing on Hadoop platform are introduced in detail. The results of preprocessing and pattern discovery are presented. Finally, the function of the prototype system is tested and analyzed. At the end of this paper, the author summarizes the work of this paper and discusses the future research direction.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.092

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本文編號：1987076