基于Web日志的用户行为研究

基于Web日志的用户行为研究

论文摘要

计算机技术、通信技术和网络技术的发展给电子商务的发展带来了新的平台, Web数据挖掘是把Internet和数据挖掘结合起来的其中一种新兴技术,它是知识发现的一项特定的新技术,也是最为核心的部分。Web日志挖掘作为Web挖掘的重要内容之一,在电子商务中有着巨大的应用空间和应用价值。近年来,Internet的不断发展,使网络成了一个全球性的信息服务中心。网络中的页面信息、链接信息、用户日志等信息,在为用户提供了大量有用的信息的同时,也使得用户在网络的使用过程中,很难从如此海量的信息中找到自己需要的内容。针对这种情况,网络研究人员开始了Web数据挖掘这个重要的研究内容,并且根据研究可以在一定程度上分析用户的需求,帮助用户寻找可能感兴趣的信息,随着网络技术的不断发展,Web数据挖掘将会发挥越来越重要的作用。本文对Web日志的挖掘技术进行了较为深入的研究;在此基础上,借助于WebLogExplorer对某学院的Web日志数据进行了预处理;同时利用目前流行的Web日志挖掘软件Weka,对经过预处理的日志数据进行了实例挖掘,得到了一些有意义的信息、规则,以及学院网页和用户的聚类等。这些结果对网站的设计改进和维护、寻找潜在客户和提供个性化服务有很好的参考价值。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 Web 日志挖掘的研究背景及意义
  • 1.2 Web 日志挖掘研究现状分析
  • 1.3 本文的主要工作及内容组织结构
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 数据挖掘与Web 日志挖掘
  • 2.1 数据挖掘技术
  • 2.2 Web 日志挖掘
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 Web 日志预处理技术及关联规则挖掘
  • 3.1 数据预处理技术
  • 3.2 数据预处理过程
  • 3.3 预处理中的难点
  • 3.4 关联规则挖掘
  • 3.5 数据的分析与挖掘
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 Web 挖掘实例
  • 4.1 数据库及应用软件
  • 4.2 数据预处理实现
  • 4.3 关联规则的挖掘
  • 4.4 用户和页面聚类情况分析
  • 4.5 用户行为分析
  • 4.6 聚类研究对网站的作用
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 结束语
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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