关联规则挖掘在Web日志分析中的应用与算法改进

"关联规则在Web日志挖掘中的应用研究" 本文主要探讨了关联规则挖掘在Web日志挖掘中的应用，旨在理解用户行为模式并从中提取有价值的信息。Web日志挖掘是数据分析的一个重要分支，其目标是通过分析用户的浏览行为，揭示用户在Web上的活动规律。整个Web数据挖掘过程包括数据收集、预处理、模式发现和结果解释等阶段。 在Web日志数据的采集和预处理阶段，文章提到了多种技术方法。数据采集通常通过服务器日志、浏览器插件或者网络代理来实现，而预处理则涉及数据清洗、URL解析、会话划分等步骤，这些步骤有助于去除噪声，提取有意义的用户行为序列。 关联规则挖掘是数据挖掘中的一种核心方法，用于找出项集之间有趣的关联或频繁模式。本文详细介绍了关联规则的基本概念，如支持度、置信度等度量标准。接着，文章对两个经典的关联规则挖掘算法——Apriori和Eclat进行了深入分析。Apriori算法基于前缀扩展策略，通过迭代生成候选集来挖掘频繁项集，而Eclat算法则是垂直数据表示基础上的水平扫描算法，尤其适用于处理大规模稀疏数据集。 Apriori算法的优势在于其易于理解和实现，但对大规模数据集的效率较低。Eclat算法则在处理稀疏数据时表现出高效性，但可能在处理稠密数据时不如Apriori。为了优化Eclat算法，本文提出了一种改进算法，通过实验验证，该改进算法在稀疏数据集上表现出了更好的性能。 此外，Web日志挖掘的应用领域广泛，包括个性化推荐、网站优化、用户行为预测等。通过关联规则，可以发现用户浏览网页的关联模式，帮助企业理解用户需求，优化网站布局，提高用户体验，甚至预测未来的用户行为，从而实现更精准的营销策略。 论文最后，作者进行了原创性声明和关于论文使用授权的说明，确认了论文的原创性和对山东大学的使用权授权。 这篇硕士论文详细研究了关联规则挖掘在Web日志挖掘中的应用，通过对经典算法的分析和改进，为实际的Web数据分析提供了理论支持和实用方法。