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《web日志挖掘及其應(yīng)用的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、論文摘要WEB是一個(gè)非常巨大的信息來源地，不過提供這些信息的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)是否合理，唯一的評(píng)估者是訪問瀏覽它的用戶。每次用戶的訪問都會(huì)在WEB服務(wù)器上記錄一條訪問日志，根據(jù)這條日志可知用戶訪問此站點(diǎn)的URL，用戶的IP地址以及訪問時(shí)間等信息。我們通過對(duì)這些日志信息的分析和處理，可提取出訪問者的WLP(WebLogPath)。分析這些WLP并挖掘出用戶的通用行為模式，可以調(diào)整網(wǎng)站結(jié)構(gòu)，優(yōu)化系統(tǒng)性能，進(jìn)一步提高對(duì)WEB終端用戶的服務(wù)質(zhì)量。本文意在通過對(duì)WEB日志的挖掘和用戶訪問模式的研究，開發(fā)出一套基于WEB日志挖掘的智能網(wǎng)站知識(shí)提取系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過對(duì)WEB訪問日志的分析，提出了真實(shí)路徑獲取算法，
2、前向訪問路徑截取算法，可發(fā)掘出多用戶的通用訪問模式，單用戶的個(gè)人喜好訪問模式；提出了目標(biāo)頁(yè)面確定算法，頁(yè)面關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法，用于找出互聯(lián)網(wǎng)目標(biāo)頁(yè)面間的隱鏈接；發(fā)現(xiàn)了回溯過多的不合理頁(yè)面節(jié)點(diǎn)，從而調(diào)整和優(yōu)化了現(xiàn)有的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)；提出了用戶訪問路徑會(huì)話集發(fā)現(xiàn)算法，加權(quán)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)圖生成算法，用于發(fā)掘WEB站點(diǎn)的頻繁遍歷主干子網(wǎng)，可以為生成3G手機(jī)應(yīng)用的WAP子網(wǎng)提供參考；提出了單用戶搜索關(guān)鍵字關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法，可以為單個(gè)用戶提供量身定做的個(gè)性化搜索引擎服務(wù)；提出了一種新的數(shù)據(jù)隨機(jī)干擾處理方法，實(shí)現(xiàn)了隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型；以及采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了挖掘信息的統(tǒng)計(jì)決策及圖形化表示。本文研
3、究的網(wǎng)站日志挖掘算法及應(yīng)用模型是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)海量信息處理研究較為活躍的一個(gè)領(lǐng)域，模型本身體現(xiàn)了較先進(jìn)的思想。通過有針對(duì)性的各種網(wǎng)站日志挖掘算法，可以發(fā)現(xiàn)用戶通用訪問模式，找到網(wǎng)站頁(yè)面問隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的改進(jìn)策略，以及在電子商務(wù)網(wǎng)站中實(shí)現(xiàn)最大的商機(jī)撮合。關(guān)鍵詞：WEB日志挖掘，智能網(wǎng)站知識(shí)提取系統(tǒng)，真實(shí)路徑獲取算法，頁(yè)面關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法，站點(diǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整，個(gè)性化搜索引擎，數(shù)據(jù)隨機(jī)干擾處理方法ABSTRACTWebisahugeinformationsource，butonlytheuser,whooftenvisitsthewebsite，candeterminewhethert
4、hestructureofthewebsiteisproper．EachvisitofUSerwillregisteravisitlogonthewebserver．Fromtheweblog，wecangettheinformation，suchas：URL,whichtheUServisited，theUSer’SIPaddressandtheUSer’Svisittime．Inthispaper,wedevelopanintelligencewebsiteknowledgeextractionsystembyanalysistheweblogs．Usingit，webmanager
5、cangettheUSer’Slatentevaluationtothewebatanymoment，adjusttheimproperwebstructure，andgraspthevisitstatueofthewholewebsiteresource．Intelligencewebsiteknowledgeextractionsystemincludesthedatapreprocess，datawarehousesubsystembasedonOLAPtechnology,knowledgeextractionsubsystembasedonweblogmining．Byanal
6、yzingtheWeblogs，thesystemCandiscovergeneralwebaccesspatterns；findthetargetpagesassociationrule；implementtheadjustmentandreorganizationofwebsiteorganization；getthemajorsubwebsitestructureforthemobilephonevisitors；discoverthepersonalizedsearchenginemodel；presentaneffectivemethodforprivacypreserving
7、associationruleminingmodel．DatawarehousesubsystembasedonOLAPtechnologysetupadatawarehousebyusingthehugeweblog，onwhichwecanuseOLAPtechnology,andmasterthevisitstatueofthewholewebsiteresource．Asshownintheexperimentalresul
