本文關鍵詞：基于遺傳算法的Web行為特征研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著Web技術的快速發(fā)展,越來越多的Web服務涌現(xiàn)出來,例如在線新聞、郵件服務、在線游戲、在線購物、在線支付等。越來越多的人使用Web來獲得自己想要的服務,Web已經成為普通人日常生活中必不可少的一項內容。眾多的Web用戶經常性的使用Web,使得我們積累了大量的關于Web用戶訪問行為的記錄,而這些記錄中包含著隱含的、有用的知識。Web服務提供者迫切需要一種技術手段,來挖掘用戶使用Web的特殊偏好,以便能夠為用戶提供個性化服務,從而在激烈的競爭中占得先機。遺傳算法作為一種普適的計算理論,具有全局尋優(yōu),隱含并行性等優(yōu)點,已經被應用到人工智能、制造業(yè)、社會科學等諸多領域。本文首先討論了Web行為特征研究包含的主要內容,當前Web行為特征研究主要集中在Web用戶聚類、關聯(lián)網頁分析、訪問序列偏好分析等領域;同時又討論了Web行為特征研究所用到的數據挖掘領域相關技術。然后又探討了Web行為特征研究的一般流程,并就其中的數據預處理等環(huán)節(jié)展開了詳細論述。隨后又討論了遺傳算法的基本原理、操作流程,聚類的基本原理和常見的聚類算法,并分析了用遺傳算法實現(xiàn)聚類所需要解決的問題。緊接著利用聚類和遺傳算法的相關理論,結合網站的拓撲結構知識,對Web日志數據進行用戶聚類,重點研究了Web行為特征。最后詳細的闡述了系統(tǒng)設計的基本思路和實現(xiàn)細節(jié),并給出了實驗結果和分析。實驗結果表明,本文所提算法有一定的實用價值。
【關鍵詞】：遺傳算法 Web用戶聚類 Web行為特征
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-13
• 1.1 論文背景8-9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-13
• 第二章 Web行為挖掘概述13-19
• 2.1 Web行為挖掘的背景13-14
• 2.2 Web行為挖掘的一般流程14
• 2.3 數據收集14-15
• 2.4 數據預處理15-18
• 2.4.1 數據凈化16
• 2.4.2 用戶識別16-17
• 2.4.3 會話識別17
• 2.4.4 路徑補充和事務識別17-18
• 2.5 數據挖掘階段18
• 2.6 知識驗證18-19
• 第三章 遺傳算法相關理論概述19-26
• 3.1 遺傳算法概述19-20
• 3.2 遺傳算法的操作流程20-22
• 3.2.1 編碼21
• 3.2.2 選擇21
• 3.2.3 交叉21-22
• 3.2.4 變異22
• 3.3 遺傳算法數學證明22-24
• 3.3.1 選擇操作對模式的影響22-23
• 3.3.2 交叉操作對模式的影響23
• 3.3.3 變異操作對模式的影響23-24
• 3.3.4 種群進化對模式的影響24
• 3.4 遺傳算法的模式欺騙問題24-26
• 第四章 遺傳算法與聚類26-29
• 4.1 聚類概述26
• 4.2 聚類算法26-28
• 4.2.1 基于劃分的聚類算法26-27
• 4.2.2 基于密度的聚類算法27
• 4.2.3 基于層次的聚類算法27-28
• 4.2.4 基于網格的聚類算法28
• 4.2.5 其他聚類算法28
• 4.3 遺傳算法與聚類28-29
• 第五章 Web用戶聚類的遺傳算法實現(xiàn)29-42
• 5.1 Web用戶的表示29-30
• 5.2 編碼和適應度函數30
• 5.3 遺傳操作各步驟的設計30-31
• 5.4 實驗平臺以及部分功能類的設計31-37
• 5.4.1 實驗平臺31
• 5.4.2 部分功能類的設計31-37
• 5.5 實驗分析37-42
• 結論與展望42-43
• 參考文獻43-46
• 致謝46-47
• 攻讀碩士學位期間科研工作情況47

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