當前網絡信息的增長速度讓人瞠目結舌,海量的數據信息讓每一位網絡用戶無所適從。針對目前這種大數據信息的網絡現狀,數據挖掘技術應運而生。本文提出了在網站上運用數據挖掘技術獲取到網絡用戶的瀏覽模式等知識,并使用這些規(guī)則、知識有目的性的提升網站使用效率和親和度。本文的主要內容：首先,文章闡述了數據挖掘,并對數據挖掘技術中的日志挖掘進行了介紹和分析,著重的分析和研究了數據挖掘過程中的數據預處理操作。第二,本文通過在傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則算法的基礎上做了改進,主要的思路是：針對相對較低的運行效率,通過減少關聯(lián)規(guī)則算法對頻繁、冗余的對數據源掃描,以此提高運行效率。第三,文章研究了常用的數據挖掘算法、最大向前引用算法、會話識別以及EM聚類算法等。這些算法的運用能幫助我們跟好、更快捷的獲取我們所可能關心和需要的信息內容,極大的提高了在海量的數據中提取我們需要的知識效率。第四,在上述算法和技術的基礎上,本文對自適應網站進行深入研究,將數據挖掘技術和自適應網站系統(tǒng)結合起來,嘗試制作了自適應網站系統(tǒng)的基本框架結構。同時針對自適應網站系統(tǒng)的存在的一般性不足,給出了一些改進意見和建議。第五,本文提出了Cookies技術和... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學浙江省

【文章頁數】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和現狀
        1.1.1 數據挖掘的發(fā)展現狀
        1.1.2 自適應站點的發(fā)展現狀
    1.2 論文主要工作
    1.3 論文的組織結構
    1.4 本章小結
第2章 數據挖掘技術
    2.1 Internet技術
    2.2 數據挖掘
        2.2.1 數據挖掘分類
        2.2.2 數據挖掘基本流程
    2.3 數據挖掘的商業(yè)應用
    2.4 本章小結
第3章 日志信息挖掘分析與研究
    3.1 日志挖掘
        3.1.1 日志數據分析
        3.1.2 日志數據挖掘過程
    3.2 日志挖掘的預處理過程分析
        3.2.1 日志數據清洗
        3.2.2 用戶身份和會話識別
        3.2.3 訪問路徑填充
    3.3 日志挖掘算法
        3.3.1 序列模式挖掘算法
        3.3.2 聚類算法
        3.3.3 Apriori算法改進
    3.4 本章小結
第4章 自適應網站系統(tǒng)
    4.1 自適應網站
        4.1.1 工作原理
        4.1.2 自適應網站框架
    4.2 自適應網站設計原則
    4.3 本章小結
第5章 基于日志挖掘的自適應網站實現
    5.1 收集日志數據
    5.2 日志數據處理
        5.2.1 數據優(yōu)化
        5.2.2 用戶身份識別
    5.3 添加鏈接
    5.4 算法實驗和結果分析
        5.4.1 Apriori算法實驗分析
        5.4.2 EM算法實驗分析
    5.5 測試環(huán)境和結果分析
    5.6 本章小結
第6章 論文總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的研究成果



本文編號：3452251