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《天津大学》 2008年
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基于Web日志的序列模式挖掘及其在电子商务中的应用

贺军  
【摘要】: 随着Internet技术的快速发展和普及,电子商务逐渐流行起来。电子商务系统在运行的过程中积累了大量的访问数据,对于企业来说,这些数据是十分宝贵的资源。由于数据挖掘技术致力于数据分析和理解、揭示数据内部所蕴藏的知识,因而在数据存储爆炸性增长的今天,大量潜在的有用信息得以被提取和发现。将数据挖掘技术应用于Web数据分析的Web挖掘技术成为一个重要的研究领域。Web日志挖掘是Web数据挖掘中的一种,运用数据挖掘技术对服务器日志进行分析和处理,从网站的访问日志文件中挖掘出用户的访问模式,比如关联规则、序列模式。 本文对Web日志中序列模式的挖掘及其在电子商务中的应用做了研究。序列模式挖掘最早用于购物篮的分析,PrefixSpan算法是传统序列模式挖掘的一种比较有效的方法。本文所用算法主要是在PrefixSpan算法的基础上,做了一些改进,并且添加了一些规则约束,比如最大间隔约束,使其既可以应用于普通的购物篮分析,又可以应用于Web访问序列的挖掘。在Web日志挖掘中,数据的预处理尤为重要,本文首先对Web日志进行了数据预处理,包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充等。另外,本文提出了一种新的Web访问序列模式挖掘方法,首先对经过预处理后的数据库进行用户的最大前向引用的识别,在此基础上运用序列模式挖掘算法进行频繁访问序列的挖掘。 Web访问序列模式的挖掘具有重要的实践意义。电子商务的发展为企业提供了新的商业模式,Web访问序列模式在电子商务中,既可以用于进行站点的优化,又可以为用户提供个性化的推荐服务。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP311.13

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