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时间:2019-02-22
《数据挖掘技术在提高web用户访问速度上的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、湘潭大学硕士学位论文数据挖掘技术在提高Web用户访问速度上的应用研究姓名:胡永晖申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:孟志青20051001摘要WWW是一个开放的全球性的资源,而数据挖掘技术是从大量的数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息。因此,采用数据挖掘技术从WWW智能地、自动地提取出有价值的知识,提高WWW的效率,具有十分重要的现实意义和广泛的应用前景。本文首先指出了WWW上存在的网络设施瓶颈,并引出了本文的课题。随后,在研究WWW、数据挖掘、Web数据挖掘、关联规则和时态关联规则的基础上,提出了一种采用关联规则和时态关联规则提高Web
2、用户访问速度的方法,即通过对服务器的访问日志进行挖掘,得到用户访问序列的(时态)关联规则,将这些规则应用到客户浏览,把用户随后最有可能访问的网页预先传送到用户本地来提高访问速度。文中详细论述了对服务器日志文件进行预处理的过程、对用户访问数据集进行关联规则挖掘的过程、利用得到的关联规则实现服务器预存取的过程,研究了相同网页和不同网页两种情况下时态关联规则提高网页访问速度的问题,并给出了具体的算法。实验表明,预存取系统对用户访问Web页面的过程具有较高的优化能力,时态关联规则可以大概预先知道访问下一个网页的时间,可以较为有效地提高Web用户访问网站的速度。
3、最后,对全文进行了总结。关键词:WWW、数据挖掘、关联规则1AbstractTheWorldWideWebisadistributedglobalinformationresource.DataMiningistoautomaticallydiscoverynon-obvious,potentiallyusefulandpreviouslyunknowninformationinalargeofdatasources.So,valuableinformationcanbeobtainedbydataminingtechniquesintelligent
4、lyandautomatically.ItisverysignificanttoimproveefficiencyoftheWWWandapplicationvalues.Inthispaper,wefirstpointouttheexistentnetworkestablishmentbottle-neckofWWWandthenfetchoutthetaskofthispaper.AftertheintroductionofWWW,DataMining,WebDataMining,associationrulesandtemporalassocia
5、tionrules,weproposeanewmethodtoraisethespeedofnetworkwithassociationrulesandtemporalassociationrules.Byminingassociationrulesfromaccesslogs,wecanobtainthe(temporal)associationrulesaboutthesequenceofusertransaction.Oncetheruleshavebeenidentified,theservercanpre-fetchdocumentstoth
6、eclient.Andthespeedofnetworkbecomes“rapid”.Wediscussindetailtheprocessofpretreatmentofweblogfile,associationrulesminingofusersessiondataset,actualizingpagepre-fetchinserverwithassociationrules.Next,weconcentrateraisingthespeedofnetworkbytemporalassociationrulesinthesamewebanddif
7、ferentweb.Wegivethealgorithmandtheexperiment,whichshowsthatthepre-fetchsystemhasupperoptimizeabilitywhenauservisitsawebpageafterminingtemporalassociationrulesfromaccesslogsandobtainingthespaceoftimeauservisitthenextpage.Bythisway,wecanraisethespeedof2networkeffectively.Finally,w
8、egiveaconclusion.Keywords:WWW,DateMining,Associ
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