基于交集關系的Web日志挖掘研究.pdf

1、Web挖掘是將數據挖掘技術應用于Web環(huán)境，也就是從Web文檔或Web活動中發(fā)現和抽取潛在的、有效的、新穎的或用戶感興趣的模式和知識。按不同研究對象可以將Web挖掘分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web日志挖掘。通過對Web日志進行挖掘，可以幫助站點管理者發(fā)現用戶的瀏覽模式，理解用戶的意圖和行為；改善Web服務器的性能和設計；提供個性化服務和在電子商務中發(fā)現潛在客戶群等等。本文在介紹Web日志挖掘的基礎上，研究利用交集關系來解決用

2、戶頻繁訪問模式挖掘方面的問題；同時考慮到內容頁與導航頁的不同，提出目標頻繁訪問模式這個概念。本文的主要工作如下： (1)詳細介紹了Web挖掘的概念、分類、特點以及Web挖掘的應用領域和研究方向。詳細論述了Web日志挖掘的概念、研究對象、應用、研究方向以及相關技術等等；同時介紹了基于事務的Web日志挖掘過程的三個階段：數據預處理階段、模式發(fā)現階段和模式分析階段，并重點介紹了一種經典的事務識別算法——最大前向引用(MFR)算法。

3、 (2)論文在類Apriori算法的基礎上，提出了基于交集關系的一個發(fā)現用戶頻繁訪問模式的算法——GITC算法。通過理論分析和實驗驗證，該算法可以有效地發(fā)現用戶頻繁訪問模式。最小支持度閾值偏小時，該算法性能很好。 (3)鑒于Web日志挖掘中導航頁與內容頁的不同，提出了目標頻繁訪問模式這個概念、挖掘目標頻繁訪問模式的MTFAP算法以及目標頻繁訪問模式的應用方法。利用目標頻繁訪問模式，我們可以預測用戶瀏覽頁面的意圖。 (