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《基于web日志挖掘的用戶訪問模式研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Web日志挖掘的用戶訪問模式研究姓名：王瑤申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)教師：李相樞20050101獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得重迭太堂或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：乞磋簽字日期：。加歲年歲月彳Etf學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解重迭太堂有關(guān)保
2、留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)重龐太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。保密()，在——年解密后適用本授權(quán)書。本學(xué)位論文屬于不保密()。(請只在上述一個(gè)括號內(nèi)打“4”)學(xué)位論文作者簽名：易循簽字日期：護(hù)F年歲月即日重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫最活躍的領(lǐng)域之。由于其廣泛的應(yīng)用背景和現(xiàn)實(shí)意義，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用都獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，在國內(nèi)外的學(xué)術(shù)界和信息產(chǎn)業(yè)界備受關(guān)注。數(shù)據(jù)挖掘是從大量
3、數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人們感興趣的、隱藏的、先前未知的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要研究結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘，而Web數(shù)據(jù)的挖掘是應(yīng)用于Intemet的技術(shù)研究，是從半結(jié)構(gòu)或無結(jié)構(gòu)的Web頁面中，抽取感興趣的、潛在的模式。盡管Intemet是～個(gè)半結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)，很難對它進(jìn)行處理，但是Web服務(wù)器日志記錄具有良好的結(jié)構(gòu)，非常有利于數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)行。此外，Web臼志挖掘作為Web挖掘的一個(gè)重要組成部分，具有獨(dú)特的理論和實(shí)踐意義。本文系統(tǒng)地闡述了從數(shù)據(jù)挖掘、Web數(shù)據(jù)挖掘到Web日志挖掘整個(gè)過程，重點(diǎn)討論在Web日志的挖掘上。通過閱讀文獻(xiàn)對web使用挖掘技術(shù)進(jìn)行了分析和論述，特別是對Mar
4、kov模型預(yù)測方法進(jìn)行了詳細(xì)的討論分析了其優(yōu)缺點(diǎn)，通過對已有的各種運(yùn)用Markov模型進(jìn)行Web瀏覽預(yù)測的方法的分析，我們發(fā)現(xiàn)這些預(yù)測的方法單純考慮瀏覽次數(shù)往往會得到多個(gè)概率相同的結(jié)果，預(yù)測精度不夠高。如果把時(shí)間因素加以考慮在內(nèi)，在一定程度上就能解決這些問題。在此基礎(chǔ)上本文提出了一種帶訪問傾向權(quán)重的Markov模型預(yù)測方法，該方法的主要特點(diǎn)是：在Markov模型中增加瀏覽時(shí)間參數(shù)，并利用值差分度量法對時(shí)間參數(shù)進(jìn)行離散化處理：引入訪問傾向權(quán)重的概念，對轉(zhuǎn)移概率計(jì)算方法加以改進(jìn)：在此基礎(chǔ)上還引入新的預(yù)測算法。最后進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，說明該方法能獲得較高的預(yù)測精度，可
5、以用于預(yù)測Web用戶非常可能訪問的頁面。最后設(shè)計(jì)出一個(gè)web用戶訪問模式挖掘的原型系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：Web使用挖掘，用戶訪問模式，Markov模型，訪問傾向權(quán)重重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTOneofthemostimportantfieldsindatabaseisdatamining．inviewofitswideapplicationandpracricalsignificance，thetechniqueandapplicationofdataminingdevelopedrapidlyandattractedmuchmoreattenti
6、ngbothinfieldsofacademicresearchandinfomlationindustry．Discoveringtheinterested,hiddenandunknowndatafromlargedatasetsisthepurposeofdatamining．Themainworkofdataminingistodealwiththestructuraldata，whilethewebdataminingisbasedonIntemettogettheinterestingandpotentialpattemfromthehalfst
7、rutualornotstructralwebpages．DatainIntemetisahalfstructuralsystem，anditisdifficulttodialwiththem．Fortunately,thewebseverlogfileshaveanicestructureanditisveryconvenientfordatamining．Furthermore,weblogminingisabranchofwebusageminigandhasspecialtheoryandpracticesignificanceasanimporta
8、ntpartofwebmining．Inthisth
