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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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