版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和Internet的普及,在各級網(wǎng)站的服務(wù)器中的WWW數(shù)據(jù)也飛速膨脹。而Web挖掘?qū)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于大規(guī)模Web數(shù)據(jù),能夠發(fā)現(xiàn)有關(guān)用戶瀏覽行為的隱藏模式規(guī)則,具有廣闊的應(yīng)用前景。Web日志數(shù)據(jù)是記錄用戶對Web站點(diǎn)訪問信息的數(shù)據(jù),保存有大量的路徑信息,對這類信息的分析有利于設(shè)計(jì)人員掌握用戶的喜好和訪問習(xí)慣,并可以用來對網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化和頁面的重組。 文章首先概要介紹了數(shù)據(jù)挖掘和Web挖掘的基本知識,然后給
2、出了頻繁路徑挖掘的體系結(jié)構(gòu),詳細(xì)給出了預(yù)備知識及相關(guān)定義。在Apriori算法和有向圖存儲結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了用戶頻繁路徑快速挖掘算法:首先利用會話矩陣篩選出滿足一定閾值條件的頻繁一項(xiàng)集,這樣避免產(chǎn)生大量中間項(xiàng)。然后在相似客戶群體內(nèi),對頁面快速聚類,得到相關(guān)聯(lián)頁面。最后根據(jù)遍歷矩陣對相關(guān)聯(lián)頁面進(jìn)行路徑合并,得出頻繁路徑。實(shí)驗(yàn)表明此算法的準(zhǔn)確性和快速性。本文的工作對于學(xué)習(xí)和研究Web挖掘技術(shù)具有很好的參考價(jià)值,對建造實(shí)際的Web挖掘系統(tǒng)具
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- Web日志中用戶頻繁訪問路徑挖掘算法的研究.pdf
- Web日志中連續(xù)頻繁訪問路徑挖掘算法研究.pdf
- Web日志頻繁序列模式挖掘算法研究.pdf
- Web日志中用戶訪問序列模式挖掘的研究.pdf
- 基于WEB日志挖掘的頻繁模式挖掘算法研究.pdf
- Web日志中用戶訪問模式挖掘的研究及應(yīng)用.pdf
- 基于Web日志的頻繁瀏覽路徑挖掘技術(shù)研究.pdf
- WEB挖掘中用戶模型研究.pdf
- Web日志頻繁序列模式挖掘的研究.pdf
- 基于閉頻繁項(xiàng)集的Web日志挖掘.pdf
- 基于蟻群算法的WEB日志用戶興趣路徑研究.pdf
- 一種頻繁子樹挖掘算法在Web日志挖掘中的應(yīng)用研究.pdf
- 快速頻繁項(xiàng)集挖掘算法研究.pdf
- Web使用挖掘中用戶訪問序列挖掘技術(shù)研究.pdf
- 網(wǎng)絡(luò)日志中用戶興趣的挖掘及利用.pdf
- 基于Web日志挖掘的用戶聚類研究.pdf
- 基于WEB日志挖掘的用戶興趣模式研究.pdf
- Web使用記錄挖掘中用戶模式發(fā)現(xiàn)的研究.pdf
- 基于Web日志的用戶挖掘研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于MapReduce用戶聚類算法在Web日志挖掘中應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論