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基于WEB日志挖掘的智能网站构建系统的开题报告
一、选题依据
随着互联网的发展，人们对于Web网站的关注度不断增加，而基于Web日志挖掘的智能网站构建系统则成为许多企业构建智能网站的必要手段。因此，本人选取了“基于WEB日志挖掘的智能网站构建系统”作为研究的选题。
二、研究目的与意义
本研究旨在通过对Web日志的挖掘，靠近用户的访问需求，构建智能化的Web网站，为企业提供更优质的服务和更加智能的用户体验。
同时，本系统的研究与实现也有着重要的意义，能够为企业提升收益、降低成本、提高效率，促进企业的快速发展。此外，本系统所具备的智能化分析和挖掘技术，也将有助于企业更好地理解用户需求，推出更符合用户需求的产品和服务。
三、研究内容与方法
本系统主要研究内容包括：
1.Web日志挖掘技术的研究与分析
2.社交网络分析算法的研究与应用
3.用户行为分析与预测技术的研究与应用
4.基于机器学习的网站内容优化
本系统研究方法主要包括：
1.文献研究法：对相关文献、案例等资料进行归纳、整理、分析，以构建智能网站的理论为基础。
2.实证研究法：通过对现有Web网站的Web日志数据进行分析、挖掘，以及针对特定企业的调查，确定智能网站的需求和实现途径。
3.模型研究法：在实证研究的基础上，建立智能网站的模型，实现系统的构建和优化。
四、预期成果
通过本系统的研究与实现，预期取得以下成果：
1.研究和设计一种基于Web日志挖掘的智能网站构建系统解决方案。
2.实现基于机器学习的网站优化技术，提高网站用户体验。
3.实现基于社交网络分析算法的用户行为分析，提高网站推广效果。
4.通过调查企业需求，建立相应的网站构建模型，为企业提供智能化网站解决方案。
五、研究计划
本系统的研究计划主要分为以下几个阶段：
1.文献研究和现状分析（1个月）
2.Web日志挖掘及用户行为分析（3个月）
3.网站构建模型设计与实现（4个月）
4.系统测试和性能优化（2个月）
5.论文撰写和答辩准备（2个月）
六、论文结构安排
本研究论文主要包括以下章节：
1.绪论：介绍选题背景、研究意义、主要内容及研究思路等。
2.相关技术综述：对Web日志挖掘技术、社交网络分析算法、用户行为分析预测技术和机器学习技术等相关技术进行综述，分析现有技术的优缺点，为本系统设计提供理论基础。
3.系统分析与设计：详细分析本系统的需求和设计要求，建立相应的网站构建模型，为系统实现奠定基础。
4.系统实现与优化：介绍系统实现的过程，包括数据预处理、模型的建立与优化、机器学习模型的集成、网站功能与性能测试等。
5.实验分析与结果评价：在真实企业数据上进行实验，并分析实验数据，评价并改进系统效果。
6.总结与展望：总结系统设计和实现过程中所取得的结果和经验，展望智能网站构建技术的未来发展趋势，并提出未来研究的方向和建议。
七、参考文献
[1]X.Lietal.ACloudSecurityGuardModelBasedonMachineLearning.InternationalJournalofCloudComputingandServicesScience,2014.
[2]Q.Lietal.ASocialNetworkAnalysisBasedCommunityStructureEvolvementModelforRecommendationSystems.InternationalJournalofCommunicationNetworksandInformationSecurity,2016.
[3]W.Liuetal.WebUsageMiningBasedonMachineLearning.InternationalJournalofMachineLearningandCybernetics,2015.
[4]L.Zhang,J.Liu.ApplicationofBigDataTechnologyandAnalysisInElectronicBusiness.JournalofManagementScienceandEngineering,2016