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文档简介
基于关联规则的Web日志挖掘研究及在电子政务中的应用的中期报告摘要:本文介绍了一种基于关联规则的Web日志挖掘研究方法,并探讨了该方法在电子政务中的应用。该方法基于Apriori算法,通过分析Web日志中的用户访问行为,挖掘出潜在的关联规则,从而推断出用户的行为模式。在电子政务中,该方法可以用于分析用户访问政府网站的行为模式,为政府提供有针对性的服务和信息。本文介绍了该方法的实现过程,并通过实验结果说明了该方法的有效性。关键词:Web日志挖掘;关联规则;Apriori算法;电子政务1.引言随着互联网的发展壮大,Web日志呈现出爆炸式增长的态势。Web日志是记录Web服务器上所有用户请求的数据,包括用户的IP地址、访问时间、访问页面等信息。Web日志包含了海量的用户行为信息,能够为网站管理员提供有关用户行为的重要数据。关联规则挖掘是一种数据挖掘技术,用于从数据中发现属性之间的关系。在Web日志分析中,关联规则挖掘可以用于分析用户访问的行为模式,为网站提供有针对性的服务和信息。在电子政务中,关联规则挖掘可用于分析用户访问政府网站的行为模式,为政府提供有针对性的服务和信息。本文提出了一种基于关联规则的Web日志挖掘研究方法,并探讨了该方法在电子政务中的应用。该方法基于Apriori算法,通过分析Web日志中的用户访问行为,挖掘出潜在的关联规则,从而推断出用户的行为模式。在电子政务中,该方法可以用于分析用户访问政府网站的行为模式,为政府提供有针对性的服务和信息。2.方法2.1数据预处理首先需要对Web日志进行预处理,将其转化为适合关联规则挖掘的数据格式。将每个用户的请求记录表示为一个事务,每个事务包含该用户的所有请求页面。例如,假设某个用户访问了三个页面,该用户的事务就可以表示为{A,B,C}。2.2关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现属性之间的关系,通常用于购物篮分析。在Web日志分析中,可以将页面作为属性,将用户访问序列视为一个实例,从中发现属性之间的关系。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,基本思想是采用迭代的方法,首先找出所有满足最小支持度阈值的频繁1项集,然后通过组合这些频繁1项集来获得更高阶的频繁项集,最终得到所有满足最小支持度和最小置信度阈值的关联规则。2.3应用在电子政务中,该方法可以用于分析用户访问政府网站的行为模式,为政府提供有针对性的服务和信息。例如,政府可以通过挖掘出的关联规则推断用户的需求,为用户提供定制化的服务和信息。3.实验数据集采用了某政府网站在2019年10月份的Web访问日志数据。实验采用Python语言编写,使用Pandas和Numpy等库进行数据处理和计算。实验结果表明,该方法可以有效地挖掘出用户访问行为中的关联规则,从而推断出用户的行为模式。4.结论本文提出了一种基于关联规则的Web日志挖掘研究方法,并探讨了该方法在电子政务中的应用。实验结果表明,该方法可用于分析用户
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