基于WEB日志挖掘的智能网站构建系统

摘要

随着Internet的迅猛发展和WEB的全球普及，各类网站所提供的功能和服务越来越丰富，然而在智能化方面表现得却不够理想。比如，网站结构缺乏灵活性；提供的服务或信息分布不合理，未能充分考虑到用户的需求；信息的访问路径未能考虑到信息的重要性和普遍关注性等等。如果网站能够根据用户的行为模式自动的学习，改良自身的组织结构和表现形式，这无疑将极大的方便用户的访问。 本文尝试利用WEB挖掘技术对的WEB访问日志数据进行深入地分析和研究，挖掘出用户的个性化访问模式，并在此基础上智能的调整站点页面结构和栏目信息排列，对用户进行智能地信息推荐，达到智能建站的目的。所做的工作主要包括以下几个方面： (1)分析了数据挖掘技术的产生原因和发展背景，介绍了数据挖掘的分析方法、应用范围及最常用的挖掘技术。 (2)对WEB数据挖掘体系结构进行了深入的分析和研究，综述了WEB数据挖掘，给出了相关的定义和分类，并就WEB日志的挖掘技术进行详细地探讨，描述了WEB日志数据挖掘的一般过程。 (3)在对人们访问习惯进行系统分析的基础上，对站点的智能化提出了两种智能策略：以模板和模块为单位定制站点页面，并根据页面各个区域位置设定不同的权重，而后再根据曰志挖掘结果和权重自动调整页面；在站点首页提供专门的热门推荐专题栏目，用来展示挖掘结果汇总的整个站点最受欢迎的信息集合。实验证明，该系统具有一定的智能性。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：主要符号表

声明

第一章绪论

1.1引言

1.1.1数据挖掘技术

1.1.2基于WEB的数据挖掘

1.1.3智能站点的研究意义

1.1.4论文选题的来源及意义

1.1.5论文选题在该领域国内、国外研究现状

1.2论文的工作

1.2.1论文的研究目标

1.2.2论文的研究工作

1.3论文的组织结构

第二章数据挖掘概述

2.1数据挖掘分析方法

2.1.1关联分析

2.1.2序列模式分析

2.1.3分类分析

2.1.4聚类分析

2.2数据挖掘的应用范围

2.3数据挖掘中最常用的技术

第三章WEB日志挖掘

3.1 WEB挖掘技术

3.1.1 WEB挖掘的分类

3.1.2 WEB挖掘的相关技术

3.2典型的WEB日志

3.3 WEB日志数据收集

3.4 WEB日志预处理

3.4.1数据清洗

3.4.2用户识别

3.4.3会话识别

3.4.4路径补充

3.5模式识别

3.5.1聚类

3.5.2序列模式挖掘

第四章智能站点的构建

4.1智能站点概述

4.1.1智能站点研究的主要问题

4.1.2智能站点研究的主要目标

4.1.3智能站点研究的主要进展

4.1.4智能站点的质量评价

4.2智能站点体系结构

4.3智能站点原型实现

4.3.1 Intelligent EasySite的系统组织

4.3.2 Intelligent EasySite的功能概述

4.3.3基本操作步骤

4.3.4根据挖掘结果和位置权重调整页面

4.3.5热门推荐专题栏目

4.3.6实验结论

结论

致谢

参考文献

附录

攻读硕士学位期间研究成果