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基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究的任务书
任务书
一、背景和研究动机
随着互联网技术的不断发展，电子商务在商业领域的应用越来越广泛。而Web使用挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，可以从用户的大量访问数据中挖掘出有意义的知识，为电子商务的营销策略、服务设计等提供支持。因此，本课题旨在探究基于关联规则的Web使用挖掘及其在电子商务中的应用，从而深入研究Web使用行为、挖掘潜在的用户需求，提高企业的竞争力和用户体验。
二、研究内容和方法
1.研究内容：
（1）关联规则在Web使用挖掘中的应用
（2）数据预处理方法探究
（3）Web使用挖掘技术的具体实现方法
（4）基于关联规则的电子商务推荐系统构建
2.研究方法：
（1）文献综述和案例分析，对基于关联规则的Web使用挖掘及其在电子商务中的应用进行深入探究。
（2）应用Python等数据处理软件，对Web使用数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。
（3）使用数据挖掘算法，对Web使用数据进行分析，挖掘出有意义的关联规则。
（4）基于关联规则构建推荐系统，用于辅助电子商务产品的推荐和用户使用数据分析。
三、预期目标和进度安排
1.预期目标：
（1）探究基于关联规则的Web使用挖掘技术，并结合实际案例进行分析。
（2）研究Web使用数据的预处理方法和数据挖掘算法，发现用户购物行为和喜好方面的规律性。
（3）使用挖掘出的关联规则构建电子商务推荐系统，提升用户体验和销售流程。
2.进度安排：
第一阶段（1-3周）：文献综述和案例分析。
第二阶段（4-6周）：数据预处理方法探究和实践。
第三阶段（7-9周）：Web使用挖掘技术的具体实现方法研究。
第四阶段（10-12周）：基于关联规则的电子商务推荐系统的构建和实现。
四、研究成果及评价方式
1.研究成果：
（1）研究报告：结合文献综述、实验分析和案例应用，撰写符合学术规范的研究报告，全面总结本课题的研究阶段、研究方法、实验结果和结论。
（2）实验成果：完成Web使用数据的预处理、挖掘及基于关联规则的电子商务推荐系统的构建和实现，并形成可视化的实验成果。
2.评价方式：
（1）研究报告撰写质量（占总分40%）
（2）实验结果的可视化展示（占总分30%）
（3）答辩表现（占总分30%）
五、主要参考文献
1.Han,J.,&Kamber,M.(2011).Datamining:conceptsandtechniques.Elsevier.
2.Kwak,H.,Lee,C.,Park,H.,&Moon,S.(2014).WhatisTwitter,asocialnetworkoranewsmedia?.JournalofComputer-MediatedCommunication,19(2),452-466.
3.Oviatt,B.M.,&Kwon,K.A.(2015).ExploringCustomerBehaviorUsingWebMiningandDeepLearning.In2015IEEEInternationalConferenceonDataMiningWorkshop(ICDMW)(pp.934-943).IEEE.
4.Srivastava,J.,&Motwani,R.(2014).Webusagemining:Asurveyonpatternextractionfromweblogs.InDataMiningandKnowledgeDiscoveryHandbook(pp.1-28).SpringerUS.
6.Bhatia,R.,&Saini,N.(2015).Ananalysisofvariousassociationruleminingalgorithmsindatamining.InternationalJournalofAdvancedResearchinComputerScience,6(3).