【摘 要】
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该文在综述Web数据挖掘的分类、研究内容和目前的研究现状基础上,明确了Web用户访问日志数据挖掘研究难点在于:如何对原始日志数据进行预处理;如何设计有效的挖掘算法以及与
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该文在综述Web数据挖掘的分类、研究内容和目前的研究现状基础上,明确了Web用户访问日志数据挖掘研究难点在于:如何对原始日志数据进行预处理;如何设计有效的挖掘算法以及与特定应用背景相适应的模式过滤方法,从而得到有价值的用户访问模式.在数据预处理方面,该文设计了基于最大参引模型和时间窗口模型的访问事务划分方法;在模式挖掘方面,针对Web用户访问特点设计了关联规则WARM系列算法和序列模式WSPM算法.WARM系列算法不仅能挖掘出用户频繁访问规则,而且可以挖掘非频繁访问规则和不同长度的访问模式.WSPM算法利用APRIORI挖掘算法思想结合WAP算法数据结构,提高了算法效率;在模式过渡方面,研究了结合网站结构信息如何利用简单证据推断进行频繁关联规则过滤的方法,设计了非频繁关联规则过滤方法.同时,针对ICP网站用户访问序列模式设计了模糊评价方法进行了模式过滤.
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