基于web的数据挖掘研究

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1、山东科技大学硕士学位论文基于Web的数据挖掘研究姓名：张承明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：孙忠林20030501声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文尚未呈交于其他任何学术机关作鉴定。研究生姓名心啄辱闲日期：刀易．6．8AFFIRMATIONIdeclarethatmisdissertation．subminedinmlfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofScie

2、nce，inShandongUniVersityofSciencean1、echnology，iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualincationatanyotheracademicinstitute．Signature栅“竹Date：哆f、3东科挫大学硼}学位论立情型摘要数据挖掘技术是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的全新的信息技术．融合了数据库、人工智能和统计学等多种学科

3、的知识．试图从数据中提取出先前未知、有效和实用的知识。数据挖掘技术与统计学、数据库拄术、数据库知泌发现等学科与密切的联系，也有明显的不同。数据挖掘主要研究内容包括广义知识、关联知识、分类知识、聚类知识、预测型知识和偏差型知识的内容。使用关联分析、分类和聚类分析、神经网络、决策树和规则推理等技术进行挖掘。山于web上的信息具有数量庞大、无序性强、重复性大的特点．人们现在还不能迅速、方便地从wcb所包含的大量信息中获取所需要的信息。web挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用．试图从大量的web文档集合和用户浏览w曲的

4、数据信息中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式。web挖掘分为web内容挖掘、web结构挖掘和web使用模式挖掘。、veb使用模式挖掘是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或为用户提供个性化的服务。本文对w曲使用模式挖掘的数据采集、用户浏览兴趣的度量和表达两个方面进行了研究，主要的工作有：1．分析了现有web使用模式挖掘的数据采集方式，指出了当前数据采集方式的不足。如由于HTTP协议的无状奁连接而难以在webR志中得到准确的用户浏览信息。提出了一种综合利用

5、服务器日志文件和客户端数据获取用户浏览信息的方法。2．兴趣是指个人对客观事物的选择性态度，准确地度量用户浏览兴趣是web使用模式挖掘的基础。本文针对、Ⅳeb使用模式挖掘领域，首先分析了已有的度量用户浏览兴趣方式的不足之处．如度量方式过于简单而导致不能更好地区分用户感兴趣类与不感兴趣类：没有考虑页面信息量对用户浏览时长的影响等。在此基础上，提出了一种基于用户浏览行为度量用户浏览兴趣的方法。3．如何有效地表达用户浏览兴趣是web使用模式挖掘研究的方向之一。本文在分析了现有的表达用户浏览兴趣方式的基础上，提出了一种基于树形结

6、构表达用户浏览兴趣的方式。本文提出的基于用户浏览行为度量和表达用户浏览兴趣的方法改进山东科技大学碾十筚位论文摘曼了原有的度量和表达方式在数据采集、兴趣度量、兴趣表达儿个方而的不足，以便更好地为进一步的挖掘做准备。关键词；数据挖掘、w曲挖掘、浏览兴趣、个性化推荐2山末科技大学顿I‘学位论文摘婪ABSTRACTDataMlnlngisfairIyanewcommunicationaltechnoIogythathasbeendevelopedw“hthetechnologyofdatabaseandArt讯cialInte

7、lligenceDataMiningt“estoextracttheunknown，effcctiveandusefulknowledgefromdataOnonehand．DataMlnlngIechn。IogyhasacloserelationshipwithDatabasetechn0109v’statisticsandKDD；Ontheotherhand，theyarequltedifferentDataMiningmainIystudiesonresearchOenerallzatiOnKnowledge，A

8、ssoclationKnowledge，ClassificationKnowIedge，CIustc“ngKnowIedge，PredictionKnowledge，andDeviationKnowIedgeInthedatamining．thetechno【ogiesofassociativeanalysis，classific