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基于Web日志的频繁浏览路径挖掘技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网的飞速发展，Web应用程序已经成为企业和个人建立在线存在的主要方式之一。Web日志已经成为了一种重要的数据来源，它可以用来了解用户的行为以及网站的使用情况。在Web日志中，每一条记录都包含了用户访问一个网站的请求。当用户通过浏览器访问网站的时候，浏览器会向Web服务器发送一个请求，Web服务器会记录下来这个请求的信息。这些信息包括用户的IP地址、访问时间、访问的网页文件名、所使用的浏览器信息等。利用Web日志，我们可以了解到用户访问网站的行为轨迹，分析用户需求和行为模式，挖掘出有价值的信息。
基于Web日志的频繁浏览路径挖掘技术，可以帮助企业和个人更好地了解用户的需求和行为模式，进而采取针对性的营销策略，提高用户满意度和企业的竞争力。此外，对于网站的设计和优化也有着重要的意义。
二、研究内容
本文将以Web日志数据为基础，研究如何进行频繁浏览路径挖掘技术。具体内容包括：
1.Web日志数据的预处理和清洗。Web日志中包含了许多无效的记录，比如爬虫的访问和404错误访问等，需要先对数据进行筛选和清洗。
2.构建频繁浏览路径挖掘的模型。本文将结合数据挖掘算法和关联规则挖掘算法，构建频繁浏览路径挖掘的模型。
3.实现Web日志数据的挖掘与分析。利用Python等工具，对Web日志数据进行挖掘与分析。具体包括频繁浏览路径的发现和建模、关联规则的发现、基于频繁浏览路径的推荐等。
三、研究方法
本文主要采用数据挖掘方法进行研究。具体内容包括：
1.数据预处理和清洗。对原始数据进行处理，筛选出有效的Web访问记录。
2.构建频繁浏览路径挖掘的模型。本文将采用Apriori算法或FP-growth算法进行挖掘和分析。
3.实现Web日志数据的挖掘与分析。利用Python等工具对Web日志数据进行分析，挖掘出有价值的数据。
四、研究计划
本文研究计划如下：
第1-2周：阅读相关文献，熟悉常见的数据挖掘算法。
第3-4周：对Web日志数据进行预处理和清洗，提取有效的数据。
第5-6周：研究并实现频繁浏览路径挖掘的模型。
第7-8周：实现Web日志数据的挖掘与分析，并进行数据可视化呈现。
第9-10周：论文初稿的撰写和修改。
第11-12周：论文终稿的撰写和修改，准备答辩。
五、参考文献
1.R.Cooley,B.Mobasher,andJ.Srivastava.Webmining:informationandpatterndiscoveryontheWorldWideWeb.KluwerAcademicPublishers,2004.
2.X.Xie,B.Yang,X.Wang,W.Zhang,andH.Zheng.Mininguseraccesspatternsforimprovingwebsiteorganization.InProceedingsofthe15thinternationalconferenceonWorldWideWeb,pages751–760,2006.
3.J.Srivastava,R.Cooley,M.Deshpande,andP.N.Tan.Webusagemining:discoveryandapplicationsofusagepatternsfromwebdata.ACMSigkddExplorationsNewsletter,1(2):12–23,2000.
4.P.ThakkarandH.Shah.Webloganalysis:areviewoftechniquesappliedandchallenges.InternationalJournalofComputerScienceandManagementResearch,2(4),2013.
5.J.Han,M.Kamber,andJ.Pei.Datamining:conceptsandtechniques.MorganKaufmann,2011.