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1、计算机应用技术专业毕业论文计算机应用技术专业毕业论文 精品论文精品论文 基于基于 WebWeb 日志的网络日志的网络使用挖掘算法研究使用挖掘算法研究关键词：关键词：WebWeb 日志日志 数据挖掘数据挖掘 会话构造会话构造 页面访问序列页面访问序列 用户聚类用户聚类摘要：随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网 络使用者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用 挖掘分析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。首先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预 处理阶段的主要任务，提出了一种改
2、进的面向时间和导航相结合的启发式会话 构造算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用 户聚类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序 列的用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面 向时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序 列的用户聚类。正文内容正文内容随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络 使用者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖 掘分析用户的浏览行为可以为页面改造和
3、网站整体架构优化提供有益的指导。 首先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处 理阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构 造算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户 聚类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列 的用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何
4、合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向
5、 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的
6、用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法
7、。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用
8、挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目
9、前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于
10、用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提
11、供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行
12、用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理
13、 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。 随着 Internet 的快速发展和广泛应用，如何合理地规划网络建设，为网络使用 者提供更加人性化的服务是目前的一个重要的研究方向。通过网络使用挖掘分 析用户的浏览行
14、为可以为页面改造和网站整体架构优化提供有益的指导。 首 先本文对 Web 使用挖掘进行了系统阐述，之后针对 Web 使用挖掘在数据预处理 阶段的主要任务，提出了一种改进的面向时间和导航相结合的启发式会话构造 算法。接着本文又以用户会话所包含的用户页面访问序列为数据源进行用户聚 类，提出了一种非数值型数据相似度的计算方法，实现了基于用户访问序列的 用户聚类。该聚类结果可以为网络站点结构优化以及个性化服务提供依据。 最后本文建立了一个网络日志挖掘的实验系统，在数据预处理阶段实现了面向 时间和导航的启发式会话构造方法；在模式发现阶段完成了基于用户访问序列 的用户聚类。特别提醒 ：正文内容由 PDF
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