基于Web数据挖掘的个性化服务研究

摘要

近年来，随着网络技术的发展，数据量的飞速增长与信息量的日益缺乏两者之间相互矛盾，数据挖掘技术越来越被人们所关注。纵观各种数据挖掘技术，关联规则挖掘已经成为数据挖掘方向的一个重要研究课题。目前最常用的就是利用关联规则算法来挖掘Web日志来发现用户的访问规律，兴趣爱好，从而实现对不同的用户提供不同的服务，达到个性化服务。
　　本文首先简要介绍了数据挖掘技术的产生、Web数据挖掘的基本概念、分类、挖掘过程及常用的几种相关技术，详细讨论了数据预处理的过程；其次阐述了关联规则的概念，详细了分析了关联规则的经典算法--Apriori算法；再次详细讨论了关联规则的增量数据挖掘算法，并且在此基础上，分析和总结其算法的不足之处，本文提出了基于划分的FUP算法，提高关联规则挖掘的效率；最后通过实验实现了基于划分的FUP算法，并且将实验结果与传统的FUP算法进行比较分析，从而验证了基于划分的FUP算法的有效性和正确性。