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关联规则改进及其在网络日志挖掘中的应用
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关联规则改进及其在网络日志挖掘中的应用
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关联规则改进及其在网络日志挖掘中的应用
关联规则改进及其在网络日志挖掘中的应用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:Apriori算法是数据挖掘中最普遍的关联规则挖掘算法。但是在大型数据库或低阈值的挖掘中则会相当耗费时间,因为Apriori算法在数据挖掘的过程中有两个效率上的缺点,其中一个是需要多次扫描数据库,另外一个是产生过多的侯选项集,所以有不少学者从这两个缺点改善,提出有效的(此处忽略..)新算法,希望能提升数据挖掘的速度。本文针对在大型数据库中挖掘的效率问题提出了一个新算法HEA(HighEfficientAlgorithm),只需要扫描一次数据库。HEA可以通过群聚技术不需要计算项集的实际出现次数,即可判断是否为频繁项集,从而减少侯选项集的产生。另外近年(本文此处忽略..)来由于因特网的快速发展及上网人口的迅速增加,使得电子商务的应用和竞争更加激烈,所以一对一营销与网站个人化推荐系统的观念也开始风行起来。过去网络数据挖掘的研究,由于HTML文件组织松散以及所使用的标签与网页内容关联性不高,所以造成我们无法针对使用者的网页内容浏览习惯做有(略..)效率的挖掘分析。近几年,XML(ExtensibleMarkupLanguage)扩展式标记语言的制订弥补了HTML的许多缺点。所以,本文尝试提出一个针对以XML网页为建构基础的数据挖掘方法,此外也提出了一个XML标识内容提取的框架,进一步通过此框架取得使用者浏览网页内容(本文此处忽略..)的历史数据,以协助后续的客户网页浏览习惯研究与应用可以顺利展开。本论文提出了一个XML文件标签提取的方法。通过它,可以将使用者所浏览的网页内容信息提取出来并进行浏览行为分析。此外,还提出了一个个人化推荐的方法,借助它可以对不同的顾客给予不同的商品推荐。
以上为本篇毕业论文范文
关联规则改进及其在网络日志挖掘中的应用
的介绍部分。
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