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Web挖掘技术及其应用
时间:2012-12-16 浏览次数:881次 无忧论文网
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【中文题名】 Web挖掘技术及其应用【中文摘要】 数据挖掘是指从大量的数据中自动地提取出有价值的知识和信息。数据挖掘已成为数据库技术和机器学习方面的重要的研究课题。当前,World Wide Web正向应用的深度和广度方面迅速发展。将数据挖掘的思想和方法应用到Web上,解决WWW中遇到的一些问题,从而形成了Web数据挖掘(Web mining)这样一个新的研究方向。 Web数据挖掘是指针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信息、电子商务信息在内的各种Web数据,应用传统数据挖掘方法以发现有用的知识,帮助人们从WWW中提取知识,改进站点设计,更好地开展电子商务。 本文的工作是在“Web访问信息 【英文摘要】 Data mining means extracting useful knowledge and information automatically from the mass of data. Data mining has become an important field in the study of database and machine learning. Currently World Wide Web is developing rapidly in broadness and depth. By applying the approaches of Data mining into web to solve some problems, a new field "Web mining" is presented.The objects of Web Mining include all kinds of Web data: content of web pages, structure between pages, usage information of users. With 【中文关键词】 Web数据挖掘. 数据预处理. 宽带广播. 聚类. 关联规则发现. 【英文关键词】 Web Mining. Data preprocessing Association rules discovery WebClustering. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 计算机软件与理论 【论文提交日期】 2004-10-15 摘要 5-6 ABSTRACT 6-7 第一章 绪论 7-9 1.1 数据挖掘与WEB数据挖掘 7-7 1.2 论文工作 7-8 1.3 论文的组织结构 8-9 第二章 WEB数据挖掘技术 9-15 2.1 WEB数据挖掘 9-9 2.2 WEB数据挖掘的分类 9-10 2.2.1 WEB Content Mining 9-10 2.2.2 Web Usage Mining 10-10 2.2.3 Web Structure Mining 10-11 2.3 WEB数据挖掘的对象 10-11 2.4 WEB MINING的方法 11-14 2.4.1 Web Content Mining方法 11-12 2.4.2 Web Usage Mining方法 12-13 2.4.3 Web Structure Mining方法 13-15 2.5 研究意义和方向 14-15 第三章 一个WEB访问信息挖掘系统—WWWMINER 15-25 3.1 WEB访问信息挖掘的一般过程 15-16 3.1.1 数据准备阶段 15-16 3.1.2 模式发现与模式分析阶段 16-16 3.2 一个WEB访问信息挖掘系统——WWWMINER的实现 16-23 3.2.1 系统设计的考虑 16-17 3.2.2 系统结构及功能模块 17-21 2.2.3 系统实现 21-25 3.3 小结 23-25 第四章 WWWMINER系统访问信息的预处理及事务识别 25-33 4.1 概述 25-25 4.2 WEB访问信息的预处理 25-28 4.2.1 Web访问信息的预处理过程 25-26 4.2.2 WWWMiner系统Web访问信息预处理的实现 26-28 4.3 WEB访问信息的事务识别及本系统的实现 28-31 4.3.1 事务识别概述 28-29 4.3.2 本系统事务识别的实现 29-31 4.3.3 实验结果 31-33 4.4 小结 31-33 第五章 WWWMINER的关联规则发现 33-40 5.1 WEB访问信息中的关联规则发现 33-34 5.1.1 关联规则发现概述 33-33 5.1.2 关联规则的形式描述 33-34 5.1.3 Web访问信息中的关联规则 34-34 5.2 本系统采用的关联规则发现算法 34-38 5.2.1 算法的核心部分 34-35 5.2.2 快速算法Apriori在Web中的实现 35-38 5.2.3 实验结果 38-40 5.3 小结 38-40 第六章 聚类分析及WWWMINER在WEB广播中的实现 40-50 6.1 WEB广播的应用背景与取类方法的引入 40-41 6.1.1 WEB广播时的应用背景 40-40 6.1.2 WEB广播中遇到的问题及聚类方法的引入 40-41 6.2 WWWMINER系统WEB页面广播挖掘的实现 41-47 6.2.1 基本概念 41-42 6.2.2 一个实例 42-43 6.2.3 聚类中的挖掘对象 43-44 6.2.4 聚类中的数据预处理 44-45 6.2.5 Wed页面广播挖掘实现的几个阶段 45-48 6.3 实验结果 47-49 6.3.1 基本概念 48-48 6.3.2 结果及评价 48-54 6.4 小结 49-50 第七章 结束语 50-52 7.1 总结 50-50 7.2 进一步的工作 50-54 参考文献 52-53 致谢 53-54 攻读学位期间发表的学术论文 54-55
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