【摘 要】
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该文主要利用数据挖掘中的分类技术——决策树和面向属性规约的方法分别处理数据仓库中的数据和Web的日志文件.对数据仓库中的数据进行处理,是从海量的数据中发现其中蕴涵的
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该文主要利用数据挖掘中的分类技术——决策树和面向属性规约的方法分别处理数据仓库中的数据和Web的日志文件.对数据仓库中的数据进行处理,是从海量的数据中发现其中蕴涵的、人们事先无法清楚的特征和联系,并将其转化成为简单的规则,即从中获取自己所需要的知识;另外,对于Web上的挖掘,决策树也有自己的优势,它根据从日志文件中发现的序列模式和其他的统计量,可以很容易的发现用户访问的特征模式,特别是对电子商务网站,能够发现固定客户和暂时客户等,并且对他们的购买行为进行分析,以改善自己网站的设计.面向属性规约的方法是对预处理过的日志文件后形成的数据集,进行概念提升,得到概念树,从中判断出网络的访问量的流向,对网站的结构做出相应的改善;并且同时发现用户的访问兴趣,存储用户对网页的访问量.根据这些历史数据,对用户以后的访问提出个性化的推荐.
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