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时间:2019-02-23
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1、基于Web的数据挖掘技术研究张云鹏(计算机技术)指导教师:朱连章(教授)摘要随着计算机技术的迅速发展,尤其是网络的全球普及,使得网络上信息量无比丰富。工nternet上信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,用户不知道如何更有效地发现自己所需的信息资源。通过对Web的挖掘,我们就可以从Web页面中提取所需的知识:对总的用户访问行为、频度、内容的分析,得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识,用以改进Web服务设计.本论文系统地阐述了从数据挖掘、Web数据挖掘到web日志数据挖掘整个过程,运用适合分析关联性问题的关联规则,找出用户所浏
2、览的网页间的关联性;另外,结合用户存取时间、目标网页、偏好度(Pref)及停留时间等数据作为推荐系统参考因素。通过对相关数据的辅助分析及比较浏览序列长度的方法,最后验证个性化推荐服务的效能,网站管理者可以轻易做到推荐用户最佳浏览网页。本研究中采用假设验证的实验方法,并仿真一计算机教学网站雏形,以作为本研究实验验证的机制。关键词:Web数据挖掘,关联规则,个性化推荐系统TheresearchofdataminingtcchnologybasedonWeb21无ANGYun一eng(ComPuterTechnology)DirectedbyProfes
3、sorZHULian一zhallgAbstractDuetotheincreasingdcve1Opme”tinthecomPuterteclmologyesPeciallythewholeworldsof叭/ebPoPularizesandW亡bincomParablyabundantamotIntofinformationTheinformationdiversityintheInternetmakesite、JeIlharderforuserstofindt11edesiredinfonnation.Usersarelackofefectiv
4、ewaysofre1devingrelevantinformationandareeasi1ygotlostinthecybersP即e-ThroughW己bmining,wecandrawneoessaryknowledgefromw七bPage:toanalyzethecontentst()totaluserreeivea11dvisitbel1aviorandfrequentess,wecangetthegeneralknowtedgeofbe】lavioraJldmodeofusers,andusetllattoimProveour叭/eb
5、serve.Inthisthesis,wesystematicallyintrodtIcetheentireProcessofdatWebminingand认/eblogdatmining.A刀dtheresearchwillbeapPliedtotheassociationruleswhicharesuitab1eforanalyzingassociatedProblem,findingtheassociationoftheP铭elllatuserschoose.BythesuPPortoftheassociationrulethew亡bsite
6、couldeasiIyadjustthestructureof从飞bPagestothebestbrowsingstI’Uctureoftheusers,andbelngregardingasthebasisofsuPPortingsuitableservices.WeusethemethodofhyPothesistesting.FinallywebuildasimPlye一leaming认飞bsitetoProofthatthehyPo1hesisisworking.Keywords:认七bdata一mining,associationrule
7、,Personalideafollow独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:纽立库网,,么月/。关于论文使用授权的说明本人完全了解中国石油大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件及电子版,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分
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