基于web日志挖掘的用户访问模式研究

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1、重庆大学硕士学位论文基于Web日志挖掘的用户访问模式研究姓名：王瑶申请学位级别：硕士专业：计算机系统结构指导教师：李相枢20050101独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，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，也不包含为获得重迭太堂或其他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已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：乞磋签字日期：。加岁年岁月彳Etf学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重迭太堂有关保

2、留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庞太堂可以将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、汇编学位论文。保密()，在——年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密()。(请只在上述一个括号内打“4”)学位论文作者签名：易循签字日期：护F年岁月即日重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要数据挖掘是数据库最活跃的领域之。由于其广泛的应用背景和现实意义，数据挖掘技术的研究和应用都获得了突飞猛进的发展，在国内外的学术界和信息产业界备受关注。数据挖掘是从大量

3、数据中发现人们感兴趣的、隐藏的、先前未知的知识。数据挖掘技术主要研究结构化的数据挖掘，而Web数据的挖掘是应用于Intemet的技术研究，是从半结构或无结构的Web页面中，抽取感兴趣的、潜在的模式。尽管Intemet是～个半结构化的系统，很难对它进行处理，但是Web服务器日志记录具有良好的结构，非常有利于数据挖掘的进行。此外，Web臼志挖掘作为Web挖掘的一个重要组成部分，具有独特的理论和实践意义。本文系统地阐述了从数据挖掘、Web数据挖掘到Web日志挖掘整个过程，重点讨论在Web日志的挖掘上。通过阅读文献对web使用挖掘技术进行了分析和论述，特别是对Mar

4、kov模型预测方法进行了详细的讨论分析了其优缺点，通过对已有的各种运用Markov模型进行Web浏览预测的方法的分析，我们发现这些预测的方法单纯考虑浏览次数往往会得到多个概率相同的结果，预测精度不够高。如果把时间因素加以考虑在内，在一定程度上就能解决这些问题。在此基础上本文提出了一种带访问倾向权重的Markov模型预测方法，该方法的主要特点是：在Markov模型中增加浏览时间参数，并利用值差分度量法对时间参数进行离散化处理：引入访问倾向权重的概念，对转移概率计算方法加以改进：在此基础上还引入新的预测算法。最后进行了模拟实验，说明该方法能获得较高的预测精度，可

5、以用于预测Web用户非常可能访问的页面。最后设计出一个web用户访问模式挖掘的原型系统。关键词：Web使用挖掘，用户访问模式，Markov模型，访问倾向权重重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTOneofthemostimportantfieldsindatabaseisdatamining．inviewofitswideapplicationandpracricalsignificance，thetechniqueandapplicationofdataminingdevelopedrapidlyandattractedmuchmoreattenti

6、ngbothinfieldsofacademicresearchandinfomlationindustry．Discoveringtheinterested,hiddenandunknowndatafromlargedatasetsisthepurposeofdatamining．Themainworkofdataminingistodealwiththestructuraldata，whilethewebdataminingisbasedonIntemettogettheinterestingandpotentialpattemfromthehalfst

7、rutualornotstructralwebpages．DatainIntemetisahalfstructuralsystem，anditisdifficulttodialwiththem．Fortunately,thewebseverlogfileshaveanicestructureanditisveryconvenientfordatamining．Furthermore,weblogminingisabranchofwebusageminigandhasspecialtheoryandpracticesignificanceasanimporta

8、ntpartofwebmining．Inthisth