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基于Web点击流的频繁访问序列挖掘研究的综述报告
随着互联网的迅猛发展，越来越多的用户已经习惯使用网络来浏览信息、购物、娱乐、社交等。而用户的访问行为也逐渐由以前的纯手动操作向更加自动和智能化方向发展。因此，许多研究者开始关注用户的访问行为，并采用各种技术方法进行挖掘和分析。其中，基于Web点击流的频繁访问序列挖掘被广泛应用。以下是该领域的一些研究综述。
首先，文章介绍了频繁访问序列挖掘的相关概念和定义。频繁访问序列挖掘是指发现Web用户在一段时间内连续访问网站或页面的序列模式。这种模式通常会给网站提供有关用户的行为、兴趣和需求的有用信息。频繁访问序列挖掘是一种基于行为的用户建模方法，是提高Web个性化推荐和搜索引擎效果的有力工具。
其次，文章介绍了频繁访问序列挖掘的算法。最常见的算法有Apriori算法、FP-Growth算法、GSP算法等。Apriori算法是一种基于候选集的关联规则挖掘算法，适用于包含大量不同项的数据集。FP-Growth算法是一种另类的频繁项集挖掘算法，用于在大规模数据集中挖掘频繁项集和频繁模式树。GSP算法是一种基于序列的算法，可以用于挖掘频繁序列模式，它使用候选序列的验证和剪枝技术来提高算法效率。同时还提到了一些基于数据流的增量式挖掘算法，如SEQ-Stream算法等。这些算法在不断更新的数据流中更快地挖掘序列模式。
最后，文章介绍了频繁访问序列挖掘在实际应用中的应用。频繁访问序列挖掘可以用于网络广告、个性化推荐、购物篮分析、热点新闻预测等。例如，在个性化推荐方面，通过挖掘用户访问序列，可以推断用户的兴趣点，从而对用户进行个性化的推荐服务。在购物篮分析中，通过挖掘顾客购物篮的商品序列，可以找出最受欢迎或最适合搭配的商品组合。因此，频繁访问序列挖掘在各种领域中都具有广泛的应用前景。
总的来说，基于Web点击流的频繁访问序列挖掘是一种有效的用户建模方法，可以分析用户行为，预测用户兴趣和需求，为各种应用场景提供有用的信息。未来，随着互联网的不断普及和发展，频繁访问序列挖掘的应用前景将越来越广泛。