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文檔簡(jiǎn)介
1、由于應(yīng)用性數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)(如商業(yè)分析),及計(jì)算機(jī)的軟硬件技術(shù)的發(fā)展日趨完備,近幾年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為應(yīng)用最廣泛的數(shù)據(jù)分析工具。數(shù)據(jù)挖掘需要配合許多其它領(lǐng)域的技術(shù)才能得到完善有效的結(jié)果,其中包括機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能,統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),數(shù)據(jù)可視化等。如何對(duì)Web上的海量信息進(jìn)行復(fù)雜的應(yīng)用,解決數(shù)據(jù)的應(yīng)用質(zhì)量問(wèn)題,充分利用有用的數(shù)據(jù),是當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要的應(yīng)用。本文在總結(jié)前人的研究成果的基礎(chǔ)上,針對(duì)Web使用挖掘進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容
2、歸納如下:
(1)網(wǎng)站用戶(hù)的瀏覽行為不確定性導(dǎo)致根據(jù)現(xiàn)有的從Web日志文件挖掘出的事務(wù)模式來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)行為越來(lái)越困難,并且隨著決策支持系統(tǒng)(DDS)的出現(xiàn)和Web使用挖掘技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘的主要研究重心不僅僅局限在算法的研究上,挖掘數(shù)據(jù)源漸漸成為研究的焦點(diǎn)。因此本文引入一種新的數(shù)據(jù)類(lèi)型--瀏覽行為數(shù)據(jù)(BAD),給出了BAD的明確定義,用于提高傳統(tǒng)Web使用挖掘的質(zhì)量。并提出了一個(gè)BAD數(shù)據(jù)收集框架,從而可以像Web日志文
3、件一樣收集BAD并與現(xiàn)有的Web日志整合。最后通過(guò)一個(gè)電子商務(wù)程序的實(shí)例,說(shuō)明BAD能潛在增加現(xiàn)有Web事務(wù)挖掘算法的有效性,BAD的引入開(kāi)辟了Web使用挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)新的領(lǐng)域。
(2)目前大多數(shù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法是靜態(tài)挖掘算法,在實(shí)際Web應(yīng)用中新的事務(wù)都是增量地更新入數(shù)據(jù)庫(kù),現(xiàn)有的算法已經(jīng)滿足不了這種高速的增長(zhǎng)。在本文中提出了基于FUFP-tree和Per-Large-Itemset的增量挖掘算法Pre-FP,該
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