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基于关联规则的Web日志数据挖掘算法的研究与应用的开题报告
一、选题背景
随着互联网的快速发展和普及，以Web为代表的网络应用也越来越普遍。Web日志是互联网中最原始、最基本、最全面的数据源，它记录了用户在Web应用上的请求、访问、操作等行为，包含了大量的有价值信息。因此，Web日志数据挖掘（WebLogMining，WLM）成为了互联网领域研究的热点之一。
Web日志数据挖掘主要涉及到对日志数据的预处理、模式分析、关联规则挖掘、异常检测等多个方面。其中，关联规则挖掘是Web日志数据挖掘中的一个重要组成部分，通过发现网站用户之间的相关性和规律性，可以提高网站的营销、推广和用户满意度等方面的效果。
二、研究意义
Web日志数据量庞大，通常数据的稠密性和维度高，传统的统计分析方法难以有效处理。因此，采用数据挖掘技术来处理Web日志，可以更好地发掘数据中所潜藏的信息，从而提高网站运营效率，优化用户体验，为企业决策和市场营销等方面提供数据支持。
关联规则挖掘是WLM中的核心技术之一，其具有广泛的应用前景，如推荐系统、广告营销、客户行为分析等方面。因此，开展基于关联规则的Web日志数据挖掘算法的研究，对于加强互联网的信息利用和用户体验优化方面具有十分重要的意义。
三、研究内容
本次研究的主要内容是基于关联规则的Web日志数据挖掘算法的研究与应用。具体研究内容包括：
1.Web日志数据的收集和预处理，对日志数据进行清洗、过滤、转换等操作。
2.关联规则挖掘算法的研究，探究不同算法在不同数据集上的性能表现、优缺点等方面。
3.对基于关联规则的Web日志数据进行挖掘分析，探究用户行为、兴趣和偏好等方面，提高网站的营销和用户体验效果。
4.实验设计和数据分析，评估算法的性能和实际应用效果。
四、研究方法
本次研究主要采用以下方法：
1.数据库技术：运用数据库管理系统（DBMS）对Web日志数据进行存储、检索和管理，以方便后续的数据挖掘分析。
2.数据预处理：对收集到的Web日志数据进行清洗、过滤、转换等预处理操作，使得数据更加规范、准确、完整。
3.关联规则挖掘算法：探究关联规则算法的原理和不同算法之间的优缺点，以挑选出适合本次研究的算法。
4.数据挖掘分析：通过关联规则挖掘算法对Web日志数据进行分析，发现其中的规律和关联关系。
5.实验设计和数据分析：通过实验验证算法的性能和实际应用效果，对实验数据进行分析和评估。
五、预期成果
本次研究的预期成果包括：
1.建立基于关联规则的Web日志数据挖掘算法模型，提高数据挖掘算法的准确性和实用性。
2.发现和探究Web日志数据中隐藏的规律和关联性，为网站的运营和营销提供数据支持。
3.为推荐系统、广告营销、客户行为分析等领域的应用提供数据挖掘技术支持。
4.实证分析本次研究的算法效果和应用效果。
六、参考文献
[1]朱宝华.基于Web日志的数据挖掘研究[J].现代计算机,2019,26(4):101-103.
[2]张胜丽.基于关联规则挖掘的Web用户行为分析研究[J].计算机应用与软件,2019,36(8):40-43.
[3]李涵.基于K-Means的Web访问者群体行为分析研究[J].电视技术,2019,43(9):59-61.
[4]陈伟民.基于Web服务器日志数据挖掘的访问者行为分析研究[J].现代计算机,2019,30(5):120-122.