本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究室網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，信息科技迅猛發(fā)展，各種新技術(shù)層出不窮。無(wú)論是工作還是生活過程中，人們已經(jīng)越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)帶來的高效便捷服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)無(wú)比龐大的信息資源池，在里面你幾乎可以找到任何想要的信息。同時(shí)，作為最普及的信息平臺(tái)，網(wǎng)站已經(jīng)成為各個(gè)公司、企業(yè)的首要宣傳渠道、甚至是唯一盈利工具。無(wú)論是公司、機(jī)關(guān)單位還是個(gè)人的網(wǎng)站，立足之本都在于用戶。只有有相當(dāng)數(shù)量的用戶，這個(gè)網(wǎng)站才是有價(jià)值的；只有用戶的數(shù)量在穩(wěn)步地增長(zhǎng)，這個(gè)網(wǎng)站才是走在正確的道路上。網(wǎng)站的成敗唯一的客觀評(píng)價(jià)者是用戶。用戶對(duì)網(wǎng)站的訪問興趣、對(duì)企業(yè)的印象很大程度上依賴于網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)是否合理、內(nèi)容是否有價(jià)值。所以，成功的網(wǎng)站不是一勞永逸的，不能靠一次建站就解決所有問題。管理者需要在網(wǎng)站運(yùn)行的時(shí)候，根據(jù)用戶的訪問習(xí)慣和訪問欲望及時(shí)調(diào)整網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，提升網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)。因此，深刻分析用戶的訪問規(guī)則對(duì)于網(wǎng)站的發(fā)展至關(guān)重要。 用戶在網(wǎng)站上的訪問行為會(huì)保存在服務(wù)器上的日志中。服務(wù)器日志是進(jìn)行用戶行為分析非常重要的信息來源。通過查詢?nèi)罩局械膬?nèi)容，我們可以了解用戶的IP地址、訪問時(shí)間、訪問的網(wǎng)址、搜索引擎關(guān)鍵字等信息,這些信息為Web日志挖掘。挖掘出用戶的行為模式可以為優(yōu)化系統(tǒng)性能、改善網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和內(nèi)容提供了重要的數(shù)據(jù)支持，最終達(dá)到提升用戶體驗(yàn)、提升網(wǎng)站流量的目的。吉林大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)與智能網(wǎng)絡(luò)研究室網(wǎng)站是該研究室的官方網(wǎng)站，是該研究室進(jìn)行宣傳、溝通、交流的重要平臺(tái)。本文就是以吉林大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)與智能網(wǎng)絡(luò)研究室網(wǎng)站為對(duì)象，對(duì)網(wǎng)站優(yōu)化過程中的Web日志挖掘的各種理論、技術(shù)展開分析和研究工作。 本文在分析、總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論基礎(chǔ)上，以吉林大學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)與智能網(wǎng)絡(luò)研究室網(wǎng)站為研究對(duì)象，重點(diǎn)探討了Web日志挖掘過程中數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)的步驟和方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)知識(shí)和經(jīng)典算法[1]，接著將這些技術(shù)應(yīng)用到研究室網(wǎng)站日志挖掘工作中，然后利用發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)研究室網(wǎng)站提出改進(jìn)建議，以期能提升研究室網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)。最后，總結(jié)了本文所做的研究和實(shí)踐工作，，分析了本文因?yàn)楦鞣N局限而導(dǎo)致的欠缺之處，探討了研究室網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘下一步工作的方向和內(nèi)容。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)聯(lián)規(guī)則 數(shù)據(jù)挖掘 Web日志 Apriori算法
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 研究現(xiàn)狀及問題11
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容11-12
• 1.5 論文組織架構(gòu)12-13
• 第2章 研究基礎(chǔ)和理論綜述13-18
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述13-14
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景13
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義13
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的過程13-14
• 2.2 Web 挖掘技術(shù)14-15
• 2.2.1 Web 挖掘的概念14
• 2.2.2 Web 挖掘的分類14-15
• 2.3 Web 日志挖掘概述15-18
• 2.3.1 Web 日志挖掘概念15-16
• 2.3.2 Web 日志挖掘過程16-17
• 2.3.3 Web 日志挖掘的應(yīng)用17-18
• 第3章 日志預(yù)處理18-25
• 3.1 Web 日志介紹18-19
• 3.2 Web 日志預(yù)處理的流程19-20
• 3.3 數(shù)據(jù)清洗20-21
• 3.4 用戶識(shí)別21-22
• 3.5 會(huì)話識(shí)別22-23
• 3.6 路徑補(bǔ)充23-25
• 第4章 Web 日志挖掘算法25-33
• 4.1 Web 日志挖掘算法概述25
• 4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘25-26
• 4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述25-26
• 4.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義26
• 4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori 算法26-32
• 4.3.1 Apriori 算法介紹26-27
• 4.3.2 Apriori 算法流程27-29
• 4.3.3 Apriori 算法舉例29-32
• 4.4 生成關(guān)聯(lián)規(guī)則32-33
• 第5章 研究室網(wǎng)站日志采集分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-52
• 5.1 研究室網(wǎng)站分析33-35
• 5.1.1 研究室網(wǎng)站架構(gòu)33-34
• 5.1.2 研究室網(wǎng)站詳細(xì)分析34-35
• 5.2 研究室網(wǎng)站日志獲取35-38
• 5.3 研究室網(wǎng)站日志預(yù)處理38-44
• 5.3.1 數(shù)據(jù)清洗38-39
• 5.3.2 用戶識(shí)別39-40
• 5.3.3 會(huì)話識(shí)別40-42
• 5.3.4 路徑補(bǔ)充42-44
• 5.4 Web 日志挖掘44-50
• 5.4.1 Apriori 算法尋找頻繁項(xiàng)集44-47
• 5.4.2 生成關(guān)聯(lián)規(guī)則47-50
• 5.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果分析和建議50-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-53
• 6.1 結(jié)論52
• 6.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 致謝55

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 金國(guó)鈞;網(wǎng)絡(luò)意識(shí)[J];廣播電視信息;2001年12期

  本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究室網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：347580