基于关联规则的研究室网站数据挖掘设计与实现

发布时间：2017-05-06 03:04

  本文关键词：基于关联规则的研究室网站数据挖掘设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来，信息科技迅猛发展，各种新技术层出不穷。无论是工作还是生活过程中，人们已经越来越依赖互联网带来的高效便捷服务。互联网是个无比庞大的信息资源池，在里面你几乎可以找到任何想要的信息。同时，作为最普及的信息平台，网站已经成为各个公司、企业的首要宣传渠道、甚至是唯一盈利工具。无论是公司、机关单位还是个人的网站，立足之本都在于用户。只有有相当数量的用户，这个网站才是有价值的；只有用户的数量在稳步地增长，这个网站才是走在正确的道路上。网站的成败唯一的客观评价者是用户。用户对网站的访问兴趣、对企业的印象很大程度上依赖于网站的结构是否合理、内容是否有价值。所以，成功的网站不是一劳永逸的，不能靠一次建站就解决所有问题。管理者需要在网站运行的时候，根据用户的访问习惯和访问欲望及时调整网站结构和内容，提升网站的用户体验。因此，深刻分析用户的访问规则对于网站的发展至关重要。 用户在网站上的访问行为会保存在服务器上的日志中。服务器日志是进行用户行为分析非常重要的信息来源。通过查询日志中的内容，我们可以了解用户的IP地址、访问时间、访问的网址、搜索引擎关键字等信息,这些信息为Web日志挖掘。挖掘出用户的行为模式可以为优化系统性能、改善网站结构和内容提供了重要的数据支持，最终达到提升用户体验、提升网站流量的目的。吉林大学数据库与智能网络研究室网站是该研究室的官方网站，是该研究室进行宣传、沟通、交流的重要平台。本文就是以吉林大学数据库与智能网络研究室网站为对象，对网站优化过程中的Web日志挖掘的各种理论、技术展开分析和研究工作。 本文在分析、总结数据挖掘相关理论基础上，以吉林大学数据库与智能网络研究室网站为研究对象，重点探讨了Web日志挖掘过程中数据预处理技术的步骤和方法、关联规则的相关知识和经典算法[1]，接着将这些技术应用到研究室网站日志挖掘工作中，然后利用发现的关联规则，对研究室网站提出改进建议，以期能提升研究室网站的用户体验。最后，总结了本文所做的研究和实践工作，，分析了本文因为各种局限而导致的欠缺之处，探讨了研究室网站数据挖掘下一步工作的方向和内容。
【关键词】：关联规则 数据挖掘 Web日志 Apriori算法
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-13
• 1.1 研究背景10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 研究现状及问题11
• 1.4 本文研究的主要内容11-12
• 1.5 论文组织架构12-13
• 第2章 研究基础和理论综述13-18
• 2.1 数据挖掘概述13-14
• 2.1.1 数据挖掘产生的背景13
• 2.1.2 数据挖掘的定义13
• 2.1.3 数据挖掘的过程13-14
• 2.2 Web 挖掘技术14-15
• 2.2.1 Web 挖掘的概念14
• 2.2.2 Web 挖掘的分类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 日志挖掘过程16-17
• 2.3.3 Web 日志挖掘的应用17-18
• 第3章 日志预处理18-25
• 3.1 Web 日志介绍18-19
• 3.2 Web 日志预处理的流程19-20
• 3.3 数据清洗20-21
• 3.4 用户识别21-22
• 3.5 会话识别22-23
• 3.6 路径补充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 关联规则挖掘25-26
• 4.2.1 关联规则概述25-26
• 4.2.2 关联规则的定义26
• 4.3 关联规则 Apriori 算法26-32
• 4.3.1 Apriori 算法介绍26-27
• 4.3.2 Apriori 算法流程27-29
• 4.3.3 Apriori 算法举例29-32
• 4.4 生成关联规则32-33
• 第5章 研究室网站日志采集分析系统的设计与实现33-52
• 5.1 研究室网站分析33-35
• 5.1.1 研究室网站架构33-34
• 5.1.2 研究室网站详细分析34-35
• 5.2 研究室网站日志获取35-38
• 5.3 研究室网站日志预处理38-44
• 5.3.1 数据清洗38-39
• 5.3.2 用户识别39-40
• 5.3.3 会话识别40-42
• 5.3.4 路径补充42-44
• 5.4 Web 日志挖掘44-50
• 5.4.1 Apriori 算法寻找频繁项集44-47
• 5.4.2 生成关联规则47-50
• 5.5 关联规则结果分析和建议50-52
• 第6章 总结与展望52-53
• 6.1 结论52
• 6.2 展望52-53
• 参考文献53-55
• 致谢55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 金国钧;网络意识[J];广播电视信息;2001年12期

  本文关键词：基于关联规则的研究室网站数据挖掘设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：347580