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关联规则挖掘算法在web日志挖掘中的应用研究的任务书
任务书
一、任务背景
Web日志挖掘已经成为了互联网业务中的一个重要方面。通过对Web日志数据的分析，可以得到用户的用户行为、用户使用习惯、用户需求等重要信息，对于改进网站服务、提升用户体验和挖掘商业机会都有积极的作用。然而，Web日志数据量庞大，如何有效地从中挖掘有价值的信息，成为了当前的研究热点。关联规则挖掘算法是其中最为常见的一种方法，已经在商业领域、社交网络等领域得到了广泛的应用。本任务旨在研究关联规则挖掘算法在Web日志挖掘中的应用，发现潜在的规律和商业机会。
二、任务要求
本任务要求从已有的Web日志数据中，使用关联规则挖掘算法，发现不同访问用户之间的关联性。具体要求如下：
1.数据集分析。从已有的Web日志数据集中，对数据进行分析，统计出各个网页的访问量，用户的行为分析等信息，为后续挖掘做好数据准备。
2.关联规则挖掘。使用关联规则挖掘算法，从数据集中发现不同访问用户的行为之间的关联性，包括用户之间的共同访问、用户访问行为的时序性等等。
3.数据可视化。针对挖掘发现的规律和关联性，对数据进行可视化展示，以更好地展现挖掘结果和关联规则。
4.结果分析。对挖掘结果进行分析，得出结论和建议，包括优化网站用户体验、改进服务等方面的建议，以及商业机会的推荐等。
三、任务步骤
1.数据收集和预处理。收集大规模的Web日志数据集，并对数据进行预处理，包括去除噪声数据、数据清洗、数据脱敏等。
2.数据分析和特征提取。对数据进行分析和特征提取，包括统计各个网页的访问量、用户访问行为分析等方面的特征提取，为后续的关联规则挖掘做好准备。
3.关联规则挖掘。使用关联规则挖掘算法，根据特征提取结果，发现不同访问用户之间的关联性，得到关联规则。
4.数据可视化。根据挖掘得到的关联规则，进行数据可视化展示，包括散点图、柱状图等不同形式的可视化，使得挖掘结果更加直观。
5.结果分析和建议。根据数据可视化展示和关联规则挖掘结果，进行结果分析和建议，提出不同方面的优化建议，包括网站用户体验、服务改进等，同时还要提出商业机会的推荐。
四、任务验收标准
1.数据集分析得到的统计结果准确无误，特征提取结果合理可靠。
2.关联规则挖掘实验准确，挖掘得出的关联规则有科学价值和商业价值。
3.数据可视化结果直观易懂，展现挖掘结果清晰明了。
4.结果分析和建议全面具体，有理有据，推荐的商业机会切实可行。
五、参考文献
1.JoseI.Gandia,VicenteMorell,María-DoloresCano.Awebusageminingsystemforpersonalizedrecommendationoftourismproducts.ExpertSystemswithApplications.2013,40(10):4284-4295.
2.HuX,LinH,SunN,etal.ExperienceonMiningWebSessionDatawithPatternStructures.JournalofComputationalInformationSystems,2012,8(4):1703-1710.
3.YanhongZhou,HongHan,YunWang.Webminingofmovingobjecttrajectorydataforintelligenttransportationsystems.ExpertSystemswithApplications.2014,41(4):1256-1265.
4.Dey,S.,Mukhopadhyay,A.,&Senapati,S.(2014).Anomalydetectioninweblog:Asurvey.arXivpreprintarXiv:1408.6071.