數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在自適應(yīng)網(wǎng)站中的應(yīng)用研究.pdf

1、當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息的增長(zhǎng)速度讓人瞠目結(jié)舌，海量的數(shù)據(jù)信息讓每一位網(wǎng)絡(luò)用戶無(wú)所適從。針對(duì)目前這種大數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文提出了在網(wǎng)站上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取到網(wǎng)絡(luò)用戶的瀏覽模式等知識(shí)，并使用這些規(guī)則、知識(shí)有目的性的提升網(wǎng)站使用效率和親和度。
　　本文的主要內(nèi)容:首先，文章闡述了數(shù)據(jù)挖掘，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的日志挖掘進(jìn)行了介紹和分析，著重的分析和研究了數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。第二，本文通過(guò)在傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的

2、基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，主要的思路是:針對(duì)相對(duì)較低的運(yùn)行效率，通過(guò)減少關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)頻繁、冗余的對(duì)數(shù)據(jù)源掃描，以此提高運(yùn)行效率。第三，文章研究了常用的數(shù)據(jù)挖掘算法、最大向前引用算法、會(huì)話識(shí)別以及EM聚類算法等。這些算法的運(yùn)用能幫助我們跟好、更快捷的獲取我們所可能關(guān)心和需要的信息內(nèi)容，極大的提高了在海量的數(shù)據(jù)中提取我們需要的知識(shí)效率。第四，在上述算法和技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文對(duì)自適應(yīng)網(wǎng)站進(jìn)行深入研究，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和自適應(yīng)網(wǎng)站系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，嘗試制作了自

3、適應(yīng)網(wǎng)站系統(tǒng)的基本框架結(jié)構(gòu)。同時(shí)針對(duì)自適應(yīng)網(wǎng)站系統(tǒng)的存在的一般性不足，給出了一些改進(jìn)意見(jiàn)和建議。第五，本文提出了Cookies技術(shù)和Session相組合的方式，解決了識(shí)別用戶困難和不準(zhǔn)確的問(wèn)題;此外，讓自適應(yīng)網(wǎng)站自動(dòng)的為瀏覽用戶提供動(dòng)態(tài)鏈接，提高網(wǎng)站的個(gè)性化服務(wù)能力和友好度。第六，論文對(duì)上述的數(shù)據(jù)挖掘算法、自適應(yīng)系統(tǒng)和網(wǎng)站的性能進(jìn)行了總結(jié)分析。最后，文章總結(jié)論文的主要研究的內(nèi)容，對(duì)目前自適應(yīng)網(wǎng)站存在的問(wèn)題提出了觀點(diǎn)和建議。
　　綜