WEB使用挖掘算法研究与实现的任务书.docx

WEB使用挖掘算法研究与实现的任务书
一、任务背景
当前，互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分，网络中的数据量正在以前所未有的速度增长，如何从这大量数据中获取有效信息，是一个非常有价值的研究方向。挖掘算法是处理这些数据的一种有效手段，它可以从大量数据中发现隐藏的模式，规律和关联性，从而帮助人们更好地理解和运用这些数据。
二、任务目的
本任务旨在通过学习和实践，掌握挖掘算法在Web使用中的原理和应用方法，能够熟练地运用常用的挖掘算法处理Web数据，发现其中的价值信息。
三、任务内容
1.学习挖掘算法在Web使用中的原理和应用方法。
2.实现基于挖掘算法的Web数据分析与挖掘工具。能够进行关联规则挖掘、聚类分析、决策树挖掘等常用的挖掘算法，并能够可视化展示结果。
3.在真实或模拟的Web数据集上进行实验，测试分析所实现的Web数据分析与挖掘工具的性能和有效性，并对实验结果进行分析和解释。
4.撰写毕业论文，对所实现的Web数据分析与挖掘工具进行详细的描述和分析。包括算法原理，实现方法，实验结果分析等内容。
四、任务要求
1.具备良好的编程基础，熟练掌握常用编程语言（例如Python或Java）。
2.具备较好的数学功底，熟悉常用的统计学知识。
3.熟悉常用的Web数据收集和分析工具（如WebScraping、GoogleAnalytics等）。
4.具备良好的团队协作精神，能够与同组成员共同完成任务。
五、成果要求
1.实现基于挖掘算法的Web数据分析与挖掘工具。
2.完成对真实或模拟的Web数据集上的实验，测试分析Web数据分析与挖掘工具的性能和有效性。
3.撰写毕业论文一篇，对Web数据分析与挖掘工具进行详细的描述和分析。
4.撰写完整的实验报告，对实验结果进行详细的分析和解释。
六、参考文献
1.Han,J.,Kamber,M.&Pei,J.(2011).DataMining:ConceptsandTechniques.Oxford:MorganKaufmann.
2.Witten,I.H.,Frank,E.&Hall,M.A.(2016).DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques.MorganKaufmannPublishers.
3.Aggarwal,C.C.&Reddy,C.K.(2013).DataMining:TheTextbook.Springer.
4.Chakrabarti,S.(2003).MiningtheWeb:DiscoveringKnowledgefromHypertextData.MorganKaufmannPublishers.