HFP-growth算法在wap日志挖掘上的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網(wǎng)絡的普及,網(wǎng)絡用戶的日益增多,在服務器端和客戶端都產(chǎn)生了大量的網(wǎng)絡日志,這些海量數(shù)據(jù)如果不加以利用,就是死海。所以,應運而生地,有了數(shù)據(jù)挖掘這一學科。而Web日志挖掘正是數(shù)據(jù)挖掘針對Web產(chǎn)生的分枝。通過對網(wǎng)絡日志的分析和處理,可以找出用戶的行為模式,比如興趣愛好,這樣大量的數(shù)據(jù)就得到了應用,讓沉寂的大海有了生命。Web日志挖掘的應用有利于電子商務系統(tǒng)的建立、發(fā)掘潛在的客戶分析、提高網(wǎng)站的建設性能等方面。
   網(wǎng)絡的發(fā)展

2、延續(xù)到了手機時代,目前用手機上網(wǎng)的客戶群不占少數(shù),所以WEB日志挖掘有必要延伸到WAP日志的挖掘方向。目前在這一方面的研究成果還不是很多,但從用戶群的數(shù)量可以看出,這一方面的學術研究會越來越被重視。WAP日志跟WEB日志稍有不同,預處理的時候可以不用考慮用戶識別的問題,可以簡單的把同一手機號碼認為是同一用戶,而挖掘的過程大相徑庭,基本上都是實現(xiàn)對url的數(shù)據(jù)分析,WEB挖掘的方法同樣適用于WAP日志數(shù)據(jù)。
   本文系統(tǒng)地介紹了

3、數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生和發(fā)展的狀況,同時討論了數(shù)據(jù)挖掘的流程及各流程的技術方法。尤其對Web日志的挖掘,進行了深入的探討。首先,對預處理的各步驟及方法進行了詳細的介紹,還配合了對WAP日志的處理,同時對真實數(shù)據(jù)進行處理,為后面挖掘工作做好準備。其次,對關聯(lián)規(guī)則的兩大算法進行了詳細的介紹,APRIORI算法和FP-GROWTH算法,還針對FP-growth算法的不足,提出了新的HFP-growth算法,最后對這三個算法進行了比較,和舉例說明,最后我

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