数据挖掘技术在自适应网站中的应用研究

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1、DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterDataMiningInAdaptiveWebsiteOfTheAppliedResearchCandidate：ChenChaoAdvisor：YaoMinghaiCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyOct2013浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以

2、标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期轴切多年fd月fg日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，

3、在年解密后适用本授权书。2、不保州(请在以上相应方框内打“√”)日期斗?年『2月囱Et日期Q幻f多Fi≥月‘留日浙江工业大学硕士学位论文数据挖掘技术在自适应网站中的应用研究摘要当前网络信息的增长速度让人瞠目结舌，海量的数据信息让每一位网络用户无所适从。针对目前这种大数据信息的网络现状，数据挖掘技术应运而生。本文提出了在网站上运用数据挖掘技术获取到网络用户的浏览模式等知识，并使用这些规则、知识有目的性的提升网站使用效率和亲和度。本文的主要内容：首先，文章阐述了数据挖掘，并对数据挖掘技术中的日志挖掘进行了介绍和分析，着重的分析和研究了数据挖掘过程中的数据预处理操作。第二，本文

4、通过在传统的关联规则算法的基础上做了改进，主要的思路是：针对相对较低的运行效率，通过减少关联规则算法对频繁、冗余的对数据源扫描，以此提高运行效率。第三，文章研究了常用的数据挖掘算法、最大向前引用算法、会话识别以及EM聚类算法等。这些算法的运用能帮助我们跟好、更快捷的获取我们所可能关心和需要的信息内容，极大的提高了在海量的数据中提取我们需要的知识效率。第四，在上述算法和技术的基础上，本文对自适应网站进行深入研究，将数据挖掘技术和自适应网站系统结合起来，尝试制作了自适应网站系统的基本框架结构。同时针对自适应网站系统的存在的一般性不足，给出了一些改进意见和建议。第五，本文提出了

5、Cookies技术和Session相组合的方式，解决了识别用户困难和不准确的问题；此外，让自适应网站自动的为浏览用户提供动态链接，提高网站的个性化服务能力和友好度。第六，论文对上述的数据挖掘算法、自适应系统和网站的性能进行了总结分析。最后，文章总结论文的主要研究的内容，对目前自适应网站存在的问题提出了观点和建议。综上所述，本文通过数据挖掘技术、关联规则算法以及一些Web技术的方式，从海量的数据中提炼人们所需要和关心的知识或规则，通过结合数据挖掘技术的自适应网站本身的特性将辅助用户决策。因此，网站结合数据挖掘技术将是未来的一个热门研究领域。关键词：数据挖掘技术，关联规则，自

6、适应系统浙江工业大学硕士学位论文DATAMININGINADAPTIVEWEBSITEoFTHEAPPLIEDRESEARCHABSTRACTThegrowthrateofthecurrentnetworkinformationstunning，vastamountsofdataSOthateverynetworkuserataloss．Forthecurrentstatusoflargedatanetworks，dataminingtechnologyisintroduced．Thispaperproposestheuseofthesitetothenetworkdat

7、aminingtechniquestoobtaintheuser’Sbrowsingpatterns，suchasknowledge，andusetheserules，knowledgepurposefulefficiencyandenhancethesiteaffinity．Themaincontents：First，thearticledescribesdatamining，anddataminingtechnologyinthelogminingareintroducedandanalyzed，focusingonthe