论文摘要
随着计算机技术的发展和Internet的普及,在各级网站的服务器中的WWW数据也飞速膨胀。而Web挖掘将数据挖掘技术应用于大规模Web数据,能够发现有关用户浏览行为的隐藏模式规则,具有广阔的应用前景。Web日志数据是记录用户对Web站点访问信息的数据,保存有大量的路径信息,对这类信息的分析有利于设计人员掌握用户的喜好和访问习惯,并可以用来对网站的结构进行优化和页面的重组。 文章首先概要介绍了数据挖掘和Web挖掘的基本知识,然后给出了频繁路径挖掘的体系结构,详细给出了预备知识及相关定义。在Apriori算法和有向图存储结构的基础上,提出了用户频繁路径快速挖掘算法:首先利用会话矩阵筛选出满足一定阈值条件的频繁一项集,这样避免产生大量中间项。然后在相似客户群体内,对页面快速聚类,得到相关联页面。最后根据遍历矩阵对相关联页面进行路径合并,得出频繁路径。实验表明此算法的准确性和快速性。本文的工作对于学习和研究Web挖掘技术具有很好的参考价值,对建造实际的Web挖掘系统具有重要的理论意义。
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