![基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究及在電子政務(wù)中的應(yīng)用的中期報(bào)告_第1頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view11/M01/38/29/wKhkGWWyp62AS5dvAAK0vU2N0rQ682.jpg)
![基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究及在電子政務(wù)中的應(yīng)用的中期報(bào)告_第2頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view11/M01/38/29/wKhkGWWyp62AS5dvAAK0vU2N0rQ6822.jpg)
![基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究及在電子政務(wù)中的應(yīng)用的中期報(bào)告_第3頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view11/M01/38/29/wKhkGWWyp62AS5dvAAK0vU2N0rQ6823.jpg)
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基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究及在電子政務(wù)中的應(yīng)用的中期報(bào)告摘要:本文介紹了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究方法,并探討了該方法在電子政務(wù)中的應(yīng)用。該方法基于Apriori算法,通過(guò)分析Web日志中的用戶訪問(wèn)行為,挖掘出潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)則,從而推斷出用戶的行為模式。在電子政務(wù)中,該方法可以用于分析用戶訪問(wèn)政府網(wǎng)站的行為模式,為政府提供有針對(duì)性的服務(wù)和信息。本文介紹了該方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞:Web日志挖掘;關(guān)聯(lián)規(guī)則;Apriori算法;電子政務(wù)1.引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展壯大,Web日志呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。Web日志是記錄Web服務(wù)器上所有用戶請(qǐng)求的數(shù)據(jù),包括用戶的IP地址、訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頁(yè)面等信息。Web日志包含了海量的用戶行為信息,能夠?yàn)榫W(wǎng)站管理員提供有關(guān)用戶行為的重要數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),用于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)屬性之間的關(guān)系。在Web日志分析中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于分析用戶訪問(wèn)的行為模式,為網(wǎng)站提供有針對(duì)性的服務(wù)和信息。在電子政務(wù)中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可用于分析用戶訪問(wèn)政府網(wǎng)站的行為模式,為政府提供有針對(duì)性的服務(wù)和信息。本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究方法,并探討了該方法在電子政務(wù)中的應(yīng)用。該方法基于Apriori算法,通過(guò)分析Web日志中的用戶訪問(wèn)行為,挖掘出潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)則,從而推斷出用戶的行為模式。在電子政務(wù)中,該方法可以用于分析用戶訪問(wèn)政府網(wǎng)站的行為模式,為政府提供有針對(duì)性的服務(wù)和信息。2.方法2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理首先需要對(duì)Web日志進(jìn)行預(yù)處理,將其轉(zhuǎn)化為適合關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)格式。將每個(gè)用戶的請(qǐng)求記錄表示為一個(gè)事務(wù),每個(gè)事務(wù)包含該用戶的所有請(qǐng)求頁(yè)面。例如,假設(shè)某個(gè)用戶訪問(wèn)了三個(gè)頁(yè)面,該用戶的事務(wù)就可以表示為{A,B,C}。2.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是指從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)屬性之間的關(guān)系,通常用于購(gòu)物籃分析。在Web日志分析中,可以將頁(yè)面作為屬性,將用戶訪問(wèn)序列視為一個(gè)實(shí)例,從中發(fā)現(xiàn)屬性之間的關(guān)系。Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,基本思想是采用迭代的方法,首先找出所有滿足最小支持度閾值的頻繁1項(xiàng)集,然后通過(guò)組合這些頻繁1項(xiàng)集來(lái)獲得更高階的頻繁項(xiàng)集,最終得到所有滿足最小支持度和最小置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.3應(yīng)用在電子政務(wù)中,該方法可以用于分析用戶訪問(wèn)政府網(wǎng)站的行為模式,為政府提供有針對(duì)性的服務(wù)和信息。例如,政府可以通過(guò)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則推斷用戶的需求,為用戶提供定制化的服務(wù)和信息。3.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用了某政府網(wǎng)站在2019年10月份的Web訪問(wèn)日志數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)采用Python語(yǔ)言編寫(xiě),使用Pandas和Numpy等庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地挖掘出用戶訪問(wèn)行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則,從而推斷出用戶的行為模式。4.結(jié)論本文提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的Web日志挖掘研究方法,并探討了該方法在電子政務(wù)中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可用于分析用戶
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