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基于WEB日志挖掘的频繁模式挖掘算法研究的中期报告
1.研究背景及意义
随着互联网的不断发展，WEB日志作为记录用户访问行为的一种重要数据形式，对于了解用户行为、网站性能评估、信息推荐等具有很大的价值。而频繁模式是一种重要的数据挖掘技术，能够从数据中挖掘出具有重要意义的模式，本研究将结合WEB日志数据，研究基于WEB日志挖掘的频繁模式挖掘算法，旨在提高数据挖掘的效率和准确性，为网站性能改进和信息推荐等提供支持。
2.研究目的和意义
（1）基于WEB日志数据，设计一种高效的频繁模式挖掘算法，提高数据挖掘的效率和准确性；
（2）利用挖掘的频繁模式，进行用户行为分析，为优化网站运营、改进网站性能提供数据支撑；
（3）研究挖掘算法的可扩展性和适应性，为大规模数据挖掘提供指导。
3.研究内容及方法
（1）数据预处理：对WEB日志数据进行清洗和转换，去除无效数据和重复访问记录，并将数据转换为频繁模式挖掘所需的格式。
（2）频繁模式挖掘算法设计：根据WEB日志数据的特点，设计一种基于FP树的频繁模式挖掘算法，利用FP树的压缩性质和条件模式基，有效地减少了挖掘频繁模式的时间和空间复杂度。
（3）用户行为分析和可视化：利用挖掘得到的频繁模式，进行用户行为分析，如网站访问路径、热门页面等，并将分析结果可视化输出，方便用户查看和分析。
（4）算法性能评估：通过大规模数据集上的实验验证算法的性能和效果，并分析算法的可扩展性和适应性。
4.研究进度和计划
目前，已完成WEB日志数据的预处理和频繁模式挖掘算法的初步设计，正在实现算法的具体实现和用户行为分析可视化。接下来的工作计划如下：
（1）完成算法实现和优化，提高算法的效率和准确性；
（2）完成用户行为分析可视化输出，方便用户查看和分析；
（3）进行大规模数据集上的实验，验证算法的性能和效果，并分析算法的可扩展性和适应性；
（4）撰写论文并提交SCI核心期刊。