基于Web日志的数据挖掘研究与实现

论文摘要

随着互联网的快速发展和广泛应用,Web上产生的信息也随之迅速增长,如何从浩瀚的资料海洋中挖掘有价值的信息,受到各方的关注。Web网站无论是在规模和访问量上还是在网站设计的复杂程度上都以极快的速度在增长。许多设计工作比如Web网站设计、Web服务架设和一些简单的Web网站导航模式的设计也都极大地增加了难度。Web日志挖掘就是运用传统的数据挖掘方法来对服务器日志进行分析处理,从而解决以上遇到的各种问题。本文系统地阐述了Web日志挖掘的现有理论、技术和方法。对Web日志数据挖掘流程及其各环节的主要技术方法进行了深入的探讨分析,其中,重点研究了Web日志挖掘的数据预处理阶段的各项工作和模式发现方法,以及关联规则中的FP-增长算法。并通过设计和实施WebMiner程序构造了一个完整的Web日志处理系统,从而为网络开发管理人员和决策者提供有力的支持。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 课题研究现状
• 1.3 本文所作工作及论文结构
• 1.3.1 本文所作工作
• 1.3.2 本文结构
• 第二章 数据挖掘与Web 日志挖掘
• 2.1 数据挖掘概述
• 2.2 Web 数据挖掘
• 2.2.1 Web 数据挖掘的定义和特点
• 2.2.2 Web 挖掘的对象
• 2.2.3 Web 挖掘的类型
• 2.3 Web 日志挖掘
• 2.3.1 Web 日志挖掘的定义
• 2.3.2 Web 日志挖掘流程
• 2.3.3 Web 日志挖掘的应用领域
• 2.4 本章小结
• 第三章 Web 日志挖掘的预处理技术
• 3.1 数据预处理技术概述
• 3.2 Web 日志基础知识
• 3.3 预处理流程
• 3.3.1 数据清理
• 3.3.2 用户识别
• 3.3.3 会话识别
• 3.3.4 路径补充
• 3.3.5 事务识别
• 3.4 本章小结
• 第四章 Web 日志挖掘的模式发现
• 4.1 模式发现方法
• 4.1.1 统计分析
• 4.1.2 路径分析
• 4.1.3 关联分析
• 4.1.4 序列模式
• 4.1.5 聚类
• 4.1.6 分类
• 4.2 FP-增长算法
• 4.2.1 基于Apriori 的方法综述
• 4.2.2 FP-增长算法的执行过程
• 4.2.3 FP-增长算法的描述
• 4.2.4 FP-增长算法的代码优化方案
• 4.3 模式分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 Web 日志挖掘系统WebMiner 设计与实现
• 5.1 WebMiner 系统的设计
• 5.1.1 设计原则
• 5.1.2 系统结构
• 5.1.3 功能模块
• 5.2 WebMiner 系统的实现
• 5.2.1 开发环境
• 5.2.2 用户界面
• 5.2.3 日志获取与预处理模块
• 5.2.4 日志挖掘模块
• 5.2.5 挖掘结果显示模块
• 5.3 实验结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 下一步的工作
• 参考文献
• 致谢