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WEB日志挖掘的研究与实现的中期报告
一、研究背景与意义
随着互联网技术的不断进步和普及，越来越多的应用程序和服务都在互联网上进行，而伴随着这些应用程序的发展，大量的访问日志和用户行为数据也被产生出来，这些数据为我们深入分析用户行为，网站流量情况和网络安全等提供了重要的依据。
WEB日志挖掘作为互联网数据挖掘的一个分支，主要是用于挖掘WEB服务器上记录的访问日志数据，以挖掘出其中的规律，识别异常行为，提高网站运营效率和安全性。因此，对WEB日志挖掘的研究具有重要的意义。
二、研究目标
本次研究主要目标是：
1.分析已有的WEB日志挖掘算法及各自优缺点。
2.设计一种基于机器学习的WEB日志挖掘算法，并进行实现和实验。
3.对实验结果进行分析和评估，以验证算法的有效性和可行性。
三、研究内容
1.WEB日志挖掘算法分析
本次研究将分析已有的WEB日志挖掘算法，包括基于规则、聚类、关联规则和分类等算法，并对它们的优缺点进行评价。同时，我们将探讨机器学习算法在WEB日志挖掘中的应用，并对其进行比较和分析。
2.基于机器学习的WEB日志挖掘算法
我们将提出一种基于机器学习的WEB日志挖掘算法，该算法将结合支持向量机、决策树和朴素贝叶斯等机器学习算法的优点，对WEB日志数据进行分类，识别异常行为等。同时，我们也将对算法的性能进行评估，包括分类准确率、召回率和F1值等指标。
3.实验设计和实现
我们将采用Python语言实现WEB日志数据的预处理、特征提取和分类操作，并使用已有的公开数据集进行实验。我们将比较本算法与已有算法在不同数据集上的分类效果，同时还将进行特征选择、模型调参等操作，以达到较好的分类效果。
4.实验结果分析
最后，我们会对实验结果进行分析和评估，比较不同算法的性能、效率和可靠性，对本次研究的结论进行总结和展望。
四、预期成果
本次研究的预期成果主要包括：
1.对已有算法的优缺点进行分析和总结。
2.一种基于机器学习的WEB日志挖掘算法，并进行实现和实验。
3.对实验结果进行分析和评估，总结并验证算法的有效性和可行性。
四、参考文献
[1]KouC,MaJ.ResearchonWebLogsMining[J].JournalofNortheasternUniversity(NaturalScienceEdition),2008,29(9):1373-1376.
[2]WangQ,ShiX.ResearchonWeblogsMiningandAnalysis[J].JournalofComputerApplications,2010,30(2):288-291.
[3]YooJS,KimJW,KimCS,etal.AFrameworkforWebLogMining[J].ComputerCommunications,2003,26(15):1756-1763.