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Web日志中用户频繁访问路径挖掘算法的研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着互联网的普及，网站的用户数量呈现快速增长的态势，而网站的日志信息也在以惊人的速度增长，如何从这些海量数据中挖掘出有用的信息已成为一个热点问题。对于一个网站，用户访问路径反映了用户的行为习惯和需求，对于网站的优化和运营有着至关重要的作用。因此，对于用户频繁访问路径的挖掘成为了一个研究热点。
二、研究现状
目前，对于用户频繁访问路径的挖掘算法，已经有了一些研究成果。如：
1.基于统计的方法：对访问次数进行统计，选取访问次数较多的路径作为用户频繁访问路径。该方法简单直观，但忽略了用户的个性化需求。
2.基于关联规则的方法：通过挖掘日志中的相关规则来确定用户的行为模型，进而推导出用户的访问路径。该方法可以挖掘用户的消费行为，准确性较高，但是规则的提取过程比较繁琐。
3.基于聚类的方法：利用聚类算法将访问路径的相似度进行度量，将相似的访问路径聚合到一起，形成用户访问群体，再对访问群体进行分析。该方法可以挖掘用户的群体行为，缺点是需要进行大量的数据预处理。
三、研究内容
本报告的研究内容包括以下主要方面：
1.对现有的用户频繁访问路径挖掘算法进行分析和比较，找出其各自的优缺点。
2.提出基于神经网络的用户频繁访问路径挖掘算法，利用神经网络对用户行为进行建模，根据不同的用户行为模型，预测用户的访问路径。
3.通过对比分析，验证提出的神经网络算法的有效性和优劣。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.提出一种新的用户频繁访问路径挖掘算法，基于神经网络，准确率高。
2.实现该算法，并对其进行测试和验证，证明其有效性和优越性。
3.在某一具体领域应用该算法，验证其实用性。
总之，本研究旨在探究实现高精度的用户行为分析的新方法，提高网络数据挖掘技术的水平，对实际应用具有一定的参考价值。