网上书店系统中web日志的频繁模式挖掘

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1、华中科技大学硕士学位论文网上书店系统中Web日志的频繁模式挖掘姓名：郭磊申请学位级别：硕士专业：计算机技术指导教师：李国徽20061031华中科技大学硕士学位论文摘要随着Intemet的日益普及，电子商务蓬勃发展，基于互联网的商业Web站点面临越来越激烈的竞争。商务网站从“以站点为中心”向“以用户为中心”发展成为必然。如何对大量的电子商务信息进行有效的组织利用，从中抽取感兴趣的模式，以便理解客户的行为，从而改进站点的结构或为客户提供个性化的服务成为电子商务发展必须菲解决的问题。w品数据挖掘是数据挖掘技术在w曲环境下的应用，是从大量的Web文档集合和用户浏览网站的数据中发现

2、蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式的过程。Web数据挖掘可以在许多领域发挥作用，而电子商务为数据挖掘提供了丰富的数据源和新的研究课题。Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。其中，Web使用挖掘可以从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式，理解用户的浏览兴趣行为。以便进一步改善网站结构，为用户提供个性化服务。论文中还介绍了数据挖掘的定义及主要的数据挖掘技术，给出数据挖掘的体系结构和挖掘过程。并详细描述了关联规则挖掘的基本理论和经典关联规则挖掘算法Apriori算法，其中也包括了规则生成的算法。基于网上书店系统对关联规则的挖掘在商业决策中的应

3、用做了一定的研究，初步实现了一个基于Web日志的频繁模式的电子商务系统。在系统中通过Web日恚分析出用户感兴趣的商品，为商业决策起到了一定的指导性，并在系统中，初步实现了DMTARM算法，通过实验，DMTARM算法是有效可行的。关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori算法，支持度，置信度华中科技大学硕士学位论文AbstractWimthepopularizationofIntemelandthedevelopmentofE-commerceE-businessWebsitesarefacedwithmoreandmorefiercecompetition．Themeth

4、odthatfocusesonSCD(Websitecenteafe‘ldesign)0nUCD(use：rcenlereddesign)．AkeyproblemwillbereplacedwiththatfocmeswithE-businessdevelopmentistomakethebestoftheplentifulE-colnrflerceinformationandminethe：howuserinterestpatterntounderstanduserbehavior,improvethe’usabilityofwebsiteandprovideperso

5、nalizedserviceforcmtomers．WebminingistheextractionofinterestingandpotentiallyusefulpatternsandimplicitinformationfromartifactsoractivityrelatedtotheWorld—WideW曲．W曲datamininghasplayedimportantrolesinmanyfields．E-commerceprovidesW曲mininganewtaskandabundantdataresources．W曲Miningisdevidedinto

6、threegroups：WebComemMining．WebStructureMiningandWebUsageMining．Ofwhich,WebUsageMiningcangettheinterestingpatternfromthedatauserbrowsed．andapprehendtheuserSbrowseinterestbehavior,inordertoimprovetheWebsite’sstructureandprovideindividualservicefortheuser．Thedefinitionsandtechnologiesofdatam

7、iningareintroducedfirstly,andthearchitectureandprocessofdataminingaregiveninthispaper．11lcbasictheoriesaboutassociationrulearerepresented，andtheclassicalminingalgorithms(Apfiofi)arepresentedparticularly,whichincludesthealgorithmsoftherulesgenerated．Moreover，basedOil