基于web使用挖掘技术的应用研究

基于web使用挖掘技术的应用研究

ID:32181224

大小:5.64 MB

页数:59页

时间:2019-02-01

基于web使用挖掘技术的应用研究_第1页
基于web使用挖掘技术的应用研究_第2页
基于web使用挖掘技术的应用研究_第3页
基于web使用挖掘技术的应用研究_第4页
基于web使用挖掘技术的应用研究_第5页
资源描述:

《基于web使用挖掘技术的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、中南大学硕士学位论文基于Web使用挖掘技术的应用研究姓名:彭艳申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:王小玲20071101摘要随着网络技术的迅速发展,以及网络在社会生活中的广泛使用,使得网络上的信息资源越来越多,人类交互信息已不可避免地海量化,而巨量、无组织的信息给用户寻找感兴趣的信息增加了困难。面对巨大的网络信息,如何发现用户所需信息?为了解决这个难题,Web挖掘技术应运而生。Web使用挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个重要方面,它是通过挖掘Web服务器日志记录以发现用户访问Web页面的模式,挖掘有用模式和预测用户浏览行为的技术。本文对Web使用挖掘进行了系统、全

2、面地归纳与分析。并在分析和总结国内外相关资料的基础上,深入研究了Web使用挖掘的二个阶段:(1)通过对Web使用挖掘的数据预处理过程的研究,提出了结合网页内容与网站结构进行预处理的方法。具体实现过程是利用IP+Agen什参考页面+网站拓朴结构识别用户,然后利用用户访问的网页内容进行事务处理。利用这种方法对数据预处理后,结果具有较高的精确性。(2)采用蚁群混合聚类算法进行用户聚类分析。即利用蚁群聚类算法进行初始聚类获得初始聚类中心,然后用K.均值聚类算法改进聚类的结果。在利用蚁群混合聚类算法实现用户聚类算法中,考虑到用户访问行为以及内容对用户兴趣的影响,改进了蚁群混合聚类算法的

3、相似性计算公式。改进后的算法充分结合了两种聚类算法的优点,解决了传统聚类算法所面临的一些问题,能产生比较理想的聚类结果,从而提高了聚类质量。关键词Web使用挖掘,预处理,用户聚类,蚁群混合聚类算法ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofIntemetanditswideuseinsociallife,therearemoreandmoreinformationresourcesoninternet.Sotheinformationforpeopletocommunicateisinevitablylarger,butthehugeandunorgan

4、izedinformationmakespeoplehardtofindtheonetheyareinterestedin.Tosolvethisproblem,Webminingtechniqueemerges.ThistechnologyisanimportantpartintheresearchfieldofWebmining.Itminestheusefulmodeandpredictsbehaviorsofusers’browsingbyminingtheWebserverlogtofindWebpagesusersvisit.Thispapersummarizes

5、andanalyzesWebusageminingsystematicallyandcomprehensively,andbasedonanalyzingtherelevantreferencesathomeandabroad,italsodiscussesthetwostagesofthetechnologyaSfollows:(1)Thefn-ststageproposestocombineWebcontentandsitestructurepretreatmentmethodsbypreprocessingofWebusageminingdata.Thisprocess

6、usesIP+Agent+Referencepage+sitetopologytoidentifyauser,andthendealwiththebusinessusingWebcontentusersvisit.Afterpreprocessingthedatainthisway,wefindtheresultsarecomparativelyaccurate.(2)ThesecondstageistouseAntmixedclusteringalgorithmforusersclusteranalysis.Thatistosay,weuseantclusteringalg

7、orithmtogetinitialclustercenter,thenuseK-meansclusteringalgorithmtoimproveclusterresults.Inachievingusersclusteringalgorithm,takingusers’accessandthecontent’impactontheinterestsofusers.weimprovethesimilarformulaofAntmixedclusteringalgorithm.Theimprovedal

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。