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基于XML的WEB数据挖掘的中期报告
1.研究背景及意义
随着互联网技术的发展和应用的普及，WEB数据成为了人们获取信息的重要来源，其中XML作为一种广泛应用于WEB中的数据表示语言，被广泛应用于承载和交换信息。WEB数据挖掘作为现代数据分析技术的重要分支之一，可以有效地对WEB数据进行分析和挖掘，揭示其中的潜在规律和价值，为WEB应用提供有力的支持和帮助。因此，利用XML数据进行WEB数据挖掘的研究和应用已经成为一个热点问题。
2.研究现状
在WEB数据挖掘领域，研究者们针对XML数据进行挖掘的方法和技术已经得到了广泛的应用和探讨。其中常见的方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等技术。此外，还有一些基于数据挖掘和机器学习技术的开源工具，例如WEKA、RapidMiner等，可以方便地进行XML数据的分析和挖掘操作。
3.研究内容及进展
本文的研究内容主要包括基于XML的WEB数据挖掘算法与实现。具体来说，我们打算采用聚类算法和关联规则挖掘算法对XML格式的WEB数据进行挖掘，从中发现其中的有趣规律和隐藏信息。目前，我们已经完成了对相关算法的学习和整理，并初步实现了算法的演示程序。同时，我们还在继续收集和整理相关数据集，以供后续的实验和测试。
4.存在的问题及解决方案
在研究过程中，我们发现主要存在以下问题：
（1）XML数据的格式较为复杂，清洗和预处理较为困难；
（2）聚类方法中，如何确定最优的聚类数目？
（3）关联规则挖掘中，如何确定最小支持度和置信度的取值？
为了解决以上问题，我们将采取如下措施：
（1）利用现有的XML清洗工具，对数据进行初步的清理和处理。
（2）采用轮廓系数等指标，结合可视化效果确定最优聚类数目。
（3）采用经验和交叉验证等方法，确定最优的支持度和置信度取值。
5.预期成果及意义
通过本次研究，我们预期可以实现一个基于XML的WEB数据挖掘演示系统，并从中挖掘出WEB数据中的有趣规律和隐藏信息，为WEB应用的改进和优化提供一定的参考和支持，同时也为进一步研究WEB数据挖掘和XML应用提供一定的经验和借鉴意义。