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基于组织协同进化的Web日志挖掘

蔡晓均  
【摘要】:Internet的迅速发展,在给人们带来丰富信息和极大便利的同时,也随之产生了许多的问题,个性化的信息服务和构建智能化Web站点便是其中之一。直接或间接地解决这个问题的途径之一就是将数据挖掘技术应用于Web服务器日志的挖掘。本文研究了Web日志挖掘中的相关技术,并在组织进化算法的基础上,提出了二种用于Web日志挖掘的算法。 本文的主要研究工作如下: 1.组织协同进化分类算法(Organizational CoEvolutionary algorithm for Classification,OCEC)与现有遗传算法的运行机制不同,OCEC算法中的个体不需要进行编码,且个体以组织的形式进行进化,为此定义了新的适合于组织操作的进化算子;另外,OCEC的进化操作直接作用于数据而不是规则,进化结束后再从组织中提取规则。本文基于OCEC的以上特点,提出了组织协同进化的Web日志挖掘算法。该算法针对Web日志挖掘的特点,改进了OCEC中的合并算子,并把增减算子和交换算子中的常数参数修改为百分数。仿真对比实验表明,该算法不仅有效可行,而且还有较快的收敛速度。 2.在组织进化算法的基础上,提出了基于组织多层次进化的关联规则挖掘算法。该算法将初始数据以自由态组织形式加入进化种群中,进化种群每次进化后,把包含相同属性集合的组织加入最优种群中;并同时用本文定义的聚合算子对最优种群进行进化,把其中相同属性集合相等的不同组织聚合为一个更大的组织;进化结束后,再从最优种群各组织的相同属性集合中提取出关联规则。该算法避免了计算大量无效频繁项的支持度,而且进化种群和最优种群同时进化,因此有较快的进化速度。仿真对比实验表明,该算法不但加快了挖掘关联规则的速度,而且还保持了较高的有效关联规则提取率。


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