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基于频繁模式的Web使用挖掘技术及应用研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景:
Web使用日益普及，随着用户数量的增加和网站的广泛应用，如何发掘用户行为数据的潜力，提高Web应用的效率和用户满意度已成为重要的问题。Web使用数据挖掘技术可以挖掘出用户的行为模式和使用偏好，对于Web应用的个性化服务、推荐系统、广告投放等方面具有重要的意义。
二、研究内容:
本研究主要探究基于频繁模式的Web使用挖掘技术及其应用，具体内容包括:
1、Web行为数据的采集和处理
采集Web行为数据包括用户点击流、查询日志、购买记录等数据，处理过程包括数据清洗、特征选择、数据转换等。
2、频繁模式挖掘技术及算法分析
频繁模式挖掘技术是基于数据挖掘的一种重要方法，其可用于发现关联规则、序列模式等。算法包括Apriori、FP-growth等。
3、基于频繁模式的Web使用挖掘方法和模型
基于频繁模式的Web使用挖掘方法和模型包括：用户行为模式挖掘、用户偏好模型建立、用户兴趣模型建立等。
4、应用研究
根据挖掘结果，结合Web应用的实际情况，设计并实现Web个性化推荐系统、广告投放系统等应用，提高Web应用的效率和用户满意度。
三、研究进展:
1、Web行为数据的采集与处理
采用网络爬虫技术获取Web行为数据，并对数据进行清理和特征选择，将数据转换为数据挖掘算法所需的格式。
2、频繁模式挖掘技术及算法分析
目前已研究并实现了Apriori算法和FP-growth算法，在数据集上进行了测试，发现FP-growth算法的效率更高。
3、基于频繁模式的Web使用挖掘方法和模型
已研究并实现了用户行为模式挖掘方法和模型，初步建立了用户偏好模型和用户兴趣模型。
4、应用研究
初步实现了Web个性化推荐系统和广告投放系统，效果较好。
四、研究计划:
1、完善数据挖掘算法，提高挖掘效率和准确度。
2、进一步挖掘用户偏好和兴趣模型，探究如何将其应用到Web应用中。
3、扩大数据集范围，引入领域知识，提高应用效果。
4、优化个性化推荐系统和广告投放系统，提高用户满意度。