基于Web日志的序列模式挖掘及其在电子商务中的应用

论文摘要

随着Internet技术的快速发展和普及,电子商务逐渐流行起来。电子商务系统在运行的过程中积累了大量的访问数据,对于企业来说,这些数据是十分宝贵的资源。由于数据挖掘技术致力于数据分析和理解、揭示数据内部所蕴藏的知识,因而在数据存储爆炸性增长的今天,大量潜在的有用信息得以被提取和发现。将数据挖掘技术应用于Web数据分析的Web挖掘技术成为一个重要的研究领域。Web日志挖掘是Web数据挖掘中的一种,运用数据挖掘技术对服务器日志进行分析和处理,从网站的访问日志文件中挖掘出用户的访问模式,比如关联规则、序列模式。本文对Web日志中序列模式的挖掘及其在电子商务中的应用做了研究。序列模式挖掘最早用于购物篮的分析,PrefixSpan算法是传统序列模式挖掘的一种比较有效的方法。本文所用算法主要是在PrefixSpan算法的基础上,做了一些改进,并且添加了一些规则约束,比如最大间隔约束,使其既可以应用于普通的购物篮分析,又可以应用于Web访问序列的挖掘。在Web日志挖掘中,数据的预处理尤为重要,本文首先对Web日志进行了数据预处理,包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充等。另外,本文提出了一种新的Web访问序列模式挖掘方法,首先对经过预处理后的数据库进行用户的最大前向引用的识别,在此基础上运用序列模式挖掘算法进行频繁访问序列的挖掘。Web访问序列模式的挖掘具有重要的实践意义。电子商务的发展为企业提供了新的商业模式,Web访问序列模式在电子商务中,既可以用于进行站点的优化,又可以为用户提供个性化的推荐服务。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外研究与应用现状
• 1.2.1 数据挖掘
• 1.2.2 Web 挖掘
• 1.2.3 电子商务
• 1.3 研究内容和论文组织方式
• 第二章 Web 日志挖掘
• 2.1 Web 日志挖掘
• 2.1.1 Web 日志文件
• 2.1.2 Web 日志挖掘的过程
• 2.2 Web 访问模式挖掘
• 2.2.1 构造WAP-tree
• 2.2.2 从WAP-tree 中挖掘Web 访问序列模式
• 2.3 本章小结
• 第三章 Web 日志挖掘的数据预处理
• 3.1 数据清洗
• 3.2 用户识别
• 3.3 会话识别
• 3.4 路径补充
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于Web 日志的序列模式挖掘
• 4.1 序列模式挖掘的相关概念
• 4.1.1 序列模式挖掘的定义
• 4.1.2 序列模式挖掘的特点
• 4.2 改进的PrefixSpan 算法
• 4.2.1 PrefixSpan 算法
• 4.2.2 PrefixSpan 算法的改进分析
• 4.2.3 改进的PrefixSpan 算法流程
• 4.2.4 改进的PrefixSpan 算法示例
• 4.2.5 性能分析
• 4.3 基于改进PrefixSpan 算法的用户访问序列模式挖掘
• 4.3.1 识别最大前向引用
• 4.3.2 频繁访问序列挖掘
• 4.4 实验及结果分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 电子商务中Web 访问序列模式挖掘的应用
• 5.1 电子商务及其现状分析
• 5.1.1 电子商务概述
• 5.1.2 电子商务现状分析
• 5.2 电子商务中Web 挖掘的应用分析
• 5.2.1 面向电子商务的数据挖掘特点
• 5.2.2 电子商务环境下的客户关系管理需求分析
• 5.2.3 Web 挖掘在电子商务中的应用前景
• 5.3 Web 访问序列模式在电子商务中的应用
• 5.3.1 优化站点
• 5.3.2 个性化推荐
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 内容总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢