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1、論文題目基于web的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)專業(yè)學(xué)位類別工程碩士學(xué)號201092070103作者姓名張軻智指導(dǎo)教師劉強副教授萬方數(shù)據(jù)分類號密級注1UDC學(xué)位論文基于web的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)（題名和副題名）張軻智（作者姓名）指導(dǎo)教師劉強副教授電子科技大學(xué)成都
楊軍高工
四川測繪中心成都（姓名、職稱、單位名稱）申請學(xué)位級別碩士專業(yè)學(xué)位類別工程碩士工程領(lǐng)域名稱軟件工程提交論文日期2013.03論文答辯日期2013.05學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2013年6月28日答辯委員會主席評閱人萬方數(shù)據(jù)注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。2萬方數(shù)據(jù)DESIGN
2、ANDREALIZATIONOFDATAMINING
SYSTEMBASEONWEBAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SoftwareEngineeringAuthor:ZhangKezhiAdvisor:LiuQiangSchool:SchoolofAutomation萬方數(shù)據(jù)獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或
3、撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：日期：年月日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日萬方數(shù)據(jù)摘要摘要對企業(yè)而言
4、，如何在競爭日趨激烈的商業(yè)中生存，發(fā)展，爭取更多的客戶顯得格外重要。如果了解客戶需要什么，對什么更感興趣，如何做出關(guān)鍵決策，更能吸引用戶購買自己的商品，將為企業(yè)獲得更多的利潤。數(shù)據(jù)挖掘，作為一種新興的商業(yè)技術(shù)，可以獲得利于商業(yè)化運作、富有競爭力的信息，成為解決此問題的關(guān)鍵。用戶在通常的行為過程中，如瀏覽網(wǎng)頁等，會留下大量的記錄。這些看似無用的信息在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)里面通過分析、轉(zhuǎn)換、抽取或者利用其他模型化等方式進行處理，就可以得到對商業(yè)決策有很大幫助的重要數(shù)據(jù)。本文研究了以下的內(nèi)容：首先，探究了數(shù)據(jù)挖掘的概念，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的過程和功能，并且對數(shù)據(jù)倉庫進行了研
5、究。本次數(shù)據(jù)挖掘重點采用web挖掘，并且詳細討論了web挖掘的特點和用戶行為分析的相關(guān)基礎(chǔ)知識。接著對數(shù)據(jù)挖掘的各個功能模塊進行設(shè)計，并對數(shù)據(jù)挖掘體系進行研究。非常詳盡的介紹了系統(tǒng)中常用的一些算法，并對數(shù)據(jù)挖掘體系進行了研究分類。重點對關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類算法和回歸分析等算法進行介紹，并且構(gòu)造了此次任務(wù)所使用的web算法。最后本文對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行設(shè)計，并對系統(tǒng)架構(gòu)的相關(guān)模塊進行實現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊，數(shù)據(jù)讀取的模塊，以及興趣挖掘的模塊，再對系統(tǒng)性能進行調(diào)試，主要對準確率和查全率這2個指標進行模擬評估，得出系統(tǒng)的可靠性，并且展示出系統(tǒng)所挖掘出來的一些數(shù)據(jù)。本
6、設(shè)計通過提取xml文件中用戶在網(wǎng)頁中留下的大量記錄，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，提出了數(shù)據(jù)挖掘的一般模型，通過聚類，關(guān)聯(lián)等算法，研究出用戶上網(wǎng)行為中的普遍規(guī)律，分析出用戶潛意識中的需求。對于企業(yè)了解用戶行為產(chǎn)生了良好的效果，意義在于力求對企業(yè)做出利于商業(yè)化運作的決策提供良好的支持。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，web挖掘，數(shù)據(jù)庫。I萬方數(shù)據(jù)ABSTRACTABSTRACTEnterprises,howtosurviveinanincreasinglycompetitivecommercialdevelopment,itisparticularlyimportanttoattrac
7、tmorecustomers.Ifyouunderstandwhatcustomersneedandaremoreinterestedinwhat,andhowtomakethekeydecisionstobuytheirgoodsmoreattractivetousers,enterpriseswillgetmoreprofit.Datamining,asanemergingcommercialtechnologies,andcanbeconducivetocommercialoperation,competitiveinformation,thekey
8、tosolvingthisproblem.Intheusualco
