Web使用挖掘算法研究与原型系统设计

"Web日志挖掘相关算法研究及其原型系统设计" 这篇硕士学位论文深入探讨了Web日志挖掘领域的算法研究和原型系统设计。Web日志挖掘是数据挖掘与互联网技术的结合，旨在揭示用户浏览行为模式，优化网站结构，提升服务质量，并在电子商务中支持客户关系管理的决策。 首先，论文提出了FAS.Mining算法，该算法基于改进的FP-Growth算法，用于挖掘用户频繁访问模式序列。通过构建FAS.tree，它能够生成不同深度的频繁访问模式，有助于分析用户行为趋势，并设计了增量更新策略，经过实验验证，证明了算法的效率和准确性。 其次，论文提出了一种快速的Web页面关联规则挖掘算法，该算法结合了网站的拓扑结构和页面信息，定义了页面距离以确保关联规则具有较高的兴趣度。这样可以识别网站设计与用户访问兴趣之间的不匹配，为网站结构优化提供决策依据。 接着，论文介绍了一个名为CLOPE.1的聚类算法，它改进了CLOPE聚类算法，提升了用户覆盖面，同时减少了计算收益值的复杂性。算法的时间和空间复杂度分析表明其在Web日志挖掘中的高效性，并通过模拟数据进行了用户聚类实验。 最后，论文将现有的Web挖掘技术与新提出的或改进的算法集成，设计了一个名为WLM.S的Web日志挖掘原型系统。该系统充分利用关系数据库特性，详细阐述了系统的整体实现思路，包括挖掘流程、主要模块的接口设计和功能描述。 关键词涉及到Web日志挖掘、关联规则、用户访问模式、用户聚类以及Web挖掘。这篇论文的工作为Web使用挖掘提供了理论基础和实用工具，对于优化网站性能和用户体验具有重要意义。