基于web日志的用户行为分析与挖掘.pdf

基于��罩镜挠没�形7治鲇胪诰�作学校代码:�学号:��学科专业:计算机软件与理论者:奚杰指导教师:乐嘉锦答辩日期:����月����������
学位论文作者签名:襄意大学学位论文原创性声明加//本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中己明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。日期:年/月/��基于��罩镜挠没�形7治鲇胪诰�
学位论文作者签名:炙扔大学学位论文版权使用授权书日期:月�耗阥月�日日期:加�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,允许论文被查阅或借阅。本人授权东华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。本学位论文属于年解密后适用本版权书。不保密��月�日保密口,在指导教师签名:基于��罩镜挠没�形7治鲇胪诰�
基于��罩镜挠没�形7治鲇胪诰�摘要的重要途径。商业、企业、政府、教育等机构不断加速在万维网上的数据积累,存储了海量的数据信息。万维网已然成为全世界最丰富和面对如此宝贵的资源,如何分析蕴藏在其中的信息和知识,挖掘用户行为并加以有效利用,是当前互联网企业的关键需求之一。���萃诰蛑荚谠擞檬�萃诰蚣际酰�ü�訵�日志和用户主要研究工作如下:介绍和分析了���菰ご�砑际酰��ㄊ�萸謇怼⒒峄�识别、事物识别等关键步骤。分析网页和点击次数的关系,计算关键字和链接之间的相似度,提出一种改进的相似度算法,提高关联规则算法的精确度。随着��.�贝�牡嚼矗��缂撼晌H嗣腔袢「髦中畔⒑妥试�最密集的信息存储及交换的场所。行为的分析,挖掘有用的知识及背后的规律模式,从而解决上述问题。本文详细阐述了从���萃诰虻接没�形7治龅恼�龉�獭�利用基于聚类分析的方法识别用户行为模式,并在传统的模型中引入时间等因素,检测突发事件,以反映用户兴趣随时间的变化规律。实验结果证明,本文所提出的改进方案能够有效的分析用户意图,�
挖掘用户行为规律。且与传统的技术相比,其准确度和效率均有所提同类型资源的系统中,因此本研究成果具有一定的普遍意义。关键词:数据挖掘;��罩荆挥没�形#还亓9嬖颍痪劾�高。本文所提出的各项改进方案均可以直接或部分修改后应用于不基于��罩镜挠没�形7治鲇胪诰�
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯川第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�研究意义和研究工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�论文的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�第二章��罩就诰颉�����������������������������数据挖掘⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�数据挖掘的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���诰颉������������������������������������诰蚋攀觥���������������������������诰蚍掷唷���������������������������罩就诰颉���������������������������罩驹ご�怼��������������������������数据清洗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�用户识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.�路径补充⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���罩就诰蚋攀觥�������������������������