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关联规则算法及其在Web日志挖掘中的应用研究
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毕业论文范文题目:
关联规则算法及其在Web日志挖掘中的应用研究
,论文范文关键词:
关联规则算法及其在Web日志挖掘中的应用研究
关联规则算法及其在Web日志挖掘中的应用研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:随着Internet的迅速发展和广泛应用,各种数字化信息每天以极高的速度增长,网络上积累了海量的数据。面对如此巨大的信息量,如何发现自己所需要的信息,成了困扰网络用户的一大难题。Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web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蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡模式的过程。Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和(略..)Web使用挖掘。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,理解用户的浏览行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。关联规则是数据库中存在的一种十分有用的知识模式,目的是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,其挖掘算法已得到较为广泛的重视和研究,并取得了较大的进展。Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。本文在研究数据(本文此处忽略..)挖掘理论的基础上,详细研究了经典关联规则挖掘算法Apriori算法。该算法在产生频繁项集的时候需要产生大量的候选项集,多次扫描数据库,时空复杂度过高。针对该算法的局限性,本文从两个方面对算法进行改进:(1)减少事务数据库的规模;(2)减少候选集是否频繁的判断次数。提出了三种改进算法:改进算法1在生成k-频繁集之前删除事务数据库中长度小于k的事务数据,降低了事务数据库的规模,减少了扫描数据(略..)库的时间;改进算法2在判断候选k-项集是否频繁的时候用SQL语句中的count函数用and运算直接判断该候选k-项集是否频繁,以减少对数据库的扫描次数;改进算法3结合了以上两种方法,提出了在减少数据库规模方面采用删除长度小于k的事务数据,在减少对数据库的扫描方面采用SQL语句的count函数来统计候选k-项集的频度,从而进一步提高算法效率。最后本文用三种改进算法在不同规模的事务(略..)数据下进行了挖掘测试,并对测试结果进行了比较。采用效率较高的改进算法3设计了一个虚拟主机网站日志挖掘程序。针对中国发动机网所采用的虚拟主机没有日志记录功能的情况,设计了一个日志记录模块嵌套于网页之中。将记录下来的日志数据用挖掘程序进行了关联规则挖掘,根据挖掘结果分析网站页面之间的关联性,得到了用户的访问习惯,为完善网站功能和改进网站结构提供了决策支持。
以上为本篇毕业论文范文
关联规则算法及其在Web日志挖掘中的应用研究
的介绍部分。
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