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面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用
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毕业论文范文题目:
面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用
,论文范文关键词:
面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用
面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:目前,Internet和电子商务的发展带动了面向Web的数据挖掘技术的发展。在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,根据对客户的访问行为、访问频度、访问时间的分析,得到群体客户行为和方式的普遍知识,动态地调整页面结构,改进服务,给客户个性化的界面,使电子商务活动更具有针对性。Web挖掘技术使得人们能够充分了解Web中页面的关系(本文此处忽略..),以及Web站点的组织形式与用户的访问模式之间的关联。其中,面向Web服务器日志的Web日志挖掘技术尤其得到众多研究人员的关注,利用Web日志挖掘,我们可以知道用户对网站的浏览模式,可以根据用户的浏览行为发现相似行为的用户群,以及根据Web页面被用户访问的情况将具有相同特征的页面分组。基于上面的讨论,文中提出的提高Web服务的质量的解决方案是:采用数据挖掘技术中的Web日志挖掘为核(略..)心技术,建立一个智能Web站点(IntelligentWebSite,简称IWS)。智能Web站点利用Web日志、文档、数据库以及站点结构等可以获得的数据,采用数据挖掘技术,从中获取用户访问模式,根据用户当前访问的情况,实时地推荐用户可能感兴趣的内容,同时,Web服务器根据站点的使用情况,寻找站点设计的不合理之处,从而提醒管理员进行修正。本文首先提出了IWS的结构和组成模块,然后围绕智(文章此处忽略..)能Web站点中的模块,研究了其中的一些关键的数据挖掘技术与算法,最后在此基础上实现了一个原型系统。根据这条思路,本文主要包括以下内容:第2部分给出采用Web日志挖掘技术的智能站点体系结构,作为论文后续内容的一个索引。第3到第5部分是本文的重点,论述了设计智能Web站点所需要的数据挖掘技术,第3部分主要介绍了Web日志数据预处理技术研究中的一种改善预处理结果的方法——Frame页面过滤技术。(文章此处忽略..)第4部分论述了一种快速高效挖掘Web日志文件中聚类模式的算法——SLIC(Slope-ItemClustering)。第5部分提出了挖掘Web日志中频繁访问页组的一个加强算法。第6部分简述了面向Web日志挖掘的智能站点的实时推荐模块和管理员模块。根据前面的讨论,第7部分给出一个试验原型系统——IWS,最后一章总结了本文的所做的研究工作并给出了进一步的研究方向。
以上为本篇毕业论文范文
面向智能Web站点的数据挖掘技术研究及应用
的介绍部分。
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