WEB数据挖掘在ASP模式中的应用

论文摘要

随着Internet的飞速发展,网上的数据资源空前的丰富。每天都会有成千上万的用户在网络上浏览和寻找自己所需的信息。然而,由于庞大的信息量,对于每个用户来说,如何能够及时快速的发现有用信息则变得异常的困难。为了解决上述问题,Web挖掘技术应运而生。其中,面向Web服务器日志的Web使用挖掘技术尤其得到了广大研究人员的关注。Web日志数据记录了用户对Web站点的访问信息,对这些信息进行分析可以发现用户访问站点的浏览模式和访问习惯,对于页面重组,优化网站的结构,以及在电子商务智能的应用等方面都具有十分重要的意义。随着中国经济的不断发展,中小企业起到了巨大的推动作用。ASP模式的业务租赁模式满足了中小企业信息化建设和服务的需要。关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题,其本质是从大量的数据中或对象间抽取关联性,进而揭示数据或对象间的依赖关系。本文讨论了Web使用挖掘对日志文件数据的采集技术、数据预处理、模式识别和模式分析技术,并针对ASP模式的中小企业制造业信息化平台的建设与完善给出建议,并为用户提供个性化信息服务。第一、介绍了数据挖掘的起源、实现的功能、国内外发展现状和目前采用的一些技术手段,还详细介绍了Web挖掘的分类和特点;第二、探讨了简单的聚类算法,关联规则挖掘的经典算法Apriori算法及其实现;聚类算法首先对用户类型进行分类,是后面主要的关联规则挖掘的基础;第三、讨论了Web使用挖掘系统设计,包括日志文件采集、数据预处理、模式发现和模式分析采用的技术方法;第四、对关联规则挖掘出来的模式进行分析并应用,对平台网站的优化给出建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 前言
• 第1章 数据挖掘概论
• 1.1 数据挖掘
• 1.1.1 数据挖掘定义
• 1.1.2 数据挖掘的起源
• 1.1.3 数据挖掘系统组成
• 1.1.4 数据挖掘的过程
• 1.1.5 数据挖掘的功能
• 1.1.6 数据挖掘技术分类
• 1.2 Web数据挖掘
• 1.2.1 Web数据挖掘概述
• 1.2.2 Web数据挖掘分类
• 1.2.3 Web使用挖掘特点
• 1.2.4 Web使用挖掘流程
• 1.3 本课题研究意义
• 1.4 论文组织
• 1.5 本章小结
• 第2章 Web使用挖掘对象和所用算法
• 2.1 Web使用挖掘的对象
• 2.1.1 使用数据
• 2.1.2 内容数据
• 2.1.3 结构数据
• 2.1.4 用户信息
• 2.2 聚类算法
• 2.2.1 原理
• 2.2.2 度量相似性算法
• 2.2.3 聚类算法
• 2.3 关联规则
• 2.3.1 关联规则起源
• 2.3.2 Apriori算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于ASP平台的Web日志挖掘系统
• 3.1 问题的提出
• 3.2 基于ASP平台的Web日志挖掘系统设计
• 3.3 数据预处理
• 3.3.1 数据预处理方法
• 3.3.2 数据预处理实现
• 3.4 模式发现
• 3.5 模式分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 Web使用挖掘模式的分析及应用
• 4.1 应用对象及其分析
• 4.1.1 应用对象
• 4.1.2 应用对象分析
• 4.1.3 平台分析结果及应用
• 4.2 关联规则模式分析
• 4.2.1 聚类
• 4.2.2 模式分析及发现
• 4.2.3 平台网站改进建议
• 4.3 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献