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《基于web日志的用戶訪問模式挖掘》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Web日志的用戶訪問模式挖掘姓名：葉濤申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導(dǎo)教師：印鑒20080310基于W曲日志的用戶訪問模式挖掘?qū)I(yè)：計算機軟件與理論碩士生：葉濤指導(dǎo)教師：印鑒教授摘要在網(wǎng)絡(luò)管理中普遍存在信息安全保障和資源有效分配等方面的問題，這些問題都與用戶的操作行為密切相關(guān)。本文針對基于w曲日志的用戶訪問模式挖掘問題進行了較為深入的分析和研究。根據(jù)w曲使用挖掘的處理步驟，以實際的月度w曲日志數(shù)據(jù)為挖掘?qū)ο?，運用統(tǒng)計分析方法、回歸分析方法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對w曲日志數(shù)據(jù)進行了較
2、為深入和全面的分析挖掘。通過統(tǒng)計分析方法，發(fā)現(xiàn)了用戶訪問行為的時間特征和信息需求特征，并分析了影響網(wǎng)絡(luò)運行狀況的各種因素。運用回歸分析方法建立了預(yù)測分時段用戶訪問量的回歸方程式。根據(jù)實際數(shù)據(jù)的驗證和評估，證明回歸方程式能夠較好地預(yù)測分時段的用戶訪問量。采用最大值方法建立了描述分時段網(wǎng)絡(luò)運行狀況最大值的數(shù)量表，較好地預(yù)測了分時段用戶訪問請求數(shù)據(jù)傳輸量和處理時間的最大值。選擇FP．觚wm算法對用戶信息需求的相關(guān)性進行了分析挖掘。為了避免在挖掘過程中產(chǎn)生大量的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對FP．Gro叭h算法作了改進，縮減了頻繁模式集的大小。根據(jù)不
3、同類型用戶的訪問特點，分別設(shè)定了相應(yīng)的最小支持數(shù)以及最小置信度，并對挖掘出來的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行了篩選。對滿足每一條關(guān)聯(lián)規(guī)則的用戶數(shù)進行了統(tǒng)計，并計算其占總用戶數(shù)的比重。經(jīng)過分析挖掘，最終形成了描述用戶信息需求相關(guān)性的知識。對用戶訪問模式的分析挖掘有助于網(wǎng)絡(luò)管理人員及時掌握用戶的訪問行為特點，制定出有針對性的管理措施，有效地管理用戶訪問行為，達到保障信息安全和有效分配網(wǎng)絡(luò)資源之目的。經(jīng)過驗證和評估，本文所提出的分析挖掘方法是切實可行的，適用于日常的網(wǎng)絡(luò)管理工作。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，web使用模式挖掘，w曲日志，用戶訪問模式bUsag
4、eMiningForUsers’AccessingPatternsMajor：ComputersoRware趾dt11eo叫Name：YeT￡10Supenrisor：YinJi肌ABSTRACTTherearesomeproblemssuch嬲tllesafeg：u盯dofinfomationse饑lri鉀aIldmeen’ectivea110cationofresourcesiIlne觚orkmaIlag鋤eIlt；meseproblemsarerelativet0tllebehaViorofoperatorS．In．d
5、印mresearchesaremadeonWebuSagemiIlingforuserS’accessingpatt鋤sbascdonWeblogsiIlthispaper．AccordingtomeprocessofWebUsageMiIling，comprelleIlsive觚din—d印t11(【a_taminingaremadeonmea曲ualmontlllyWeb109sbymeanSofstatistics觚dre黟essionanalysisandassociationrules．Thefeaturesofu
6、sers’visitingtimeaJldneedforinfonnation，弱wenaStllevario髑f．a(chǎn)morsa丘Iectingthestatusofn鮑Ⅳork鋤-edisCoveredbymeallsofstatistics．There蓼essionfommlaisbuilttopredictthe鋤。眥tofusers’visitiIlgindiff打enthours．Itisverifiedmatmere野essionf．0mmlaisco仃ectlyabletoforecaStme鋤。嘶ofuser
7、s’Visitingindifjf’erIenthours．Ata_blefil叫ngt11erelationb酣Ⅳeenhoursandstanlsofn娟ⅣorkisestablishedbvtakingmemaximulnofdataflowandprocesstimeiIlorderto刪ictmemaxiIIl吼ofda_tanowaIldprocesstimeindi任矗enthours．nisveri6ednlatmetableiscollrectlyabletoforecastt11emax曲：lumofda
8、tanowandprocesstimeindiH白韌fIthours．ThedatamiIlingf．0rnlecorrelationofnleusers’needsforinfonnationismadebVmeansofFP—GrowthalgoriⅡm1．mordert0reduce
