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Web日志中加权序列模式挖掘研究的中期报告
本研究的目的是从Web日志中挖掘出有价值的序列模式。具体地，我们使用了一种能够考虑不同事件对模式贡献的加权序列模式挖掘算法，并通过对实际Web日志数据集的挖掘实验，展示了该算法的有效性和可行性。
首先，我们收集了一个包含用户在一个网站上的行为日志数据集。为了使数据更加有代表性，我们选择数据集中的一部分样本进行了分析和处理，并在此基础上进行了模式挖掘实验。具体来说，我们在数据集中抽取了一组用户进行了后续分析和处理。我们将这组用户在网站上的行为序列转换成事件序列，并进行了预处理，包括去重、清洗、过滤无关事件等。在处理后的数据中，我们发现存在大量的符合特定规律的序列模式，这些模式可以指导网站运营者进行业务优化和营销策略制定。
接下来，我们利用加权序列模式挖掘算法对清洗后的Web日志数据进行了模式挖掘。相比传统的序列模式挖掘方法，该算法可以根据不同事件对模式的贡献进行加权，从而更加准确地挖掘出有价值的序列模式。具体地，我们实现了一个基于Apriori算法的加权序列模式挖掘算法，并对其进行了改进，以提高其挖掘效率。
最后，我们通过实验结果来验证我们的加权序列模式挖掘算法的有效性和可行性。在实验中，我们从Web日志数据中挖掘出了大量的符合特定规律的序列模式，并在此基础上提出了一些有效的业务优化和营销策略。
总结来说，本研究的中期报告介绍了我们在Web日志中加权序列模式挖掘方面的研究进展，并展示了我们的算法在实际数据集上的有效性和可行性。未来，我们将进一步改进我们的算法，并扩展到更广泛的实际场景中进行应用。