基于網絡中用戶行為的數據挖掘系統設計與實現.pdf

1、21世紀的今天，隨著計算機科學技術的不斷發(fā)展，計算機網絡在今天得到了普及，其規(guī)模日趨擴大。那些曾經以信息獲取和交流溝通類為主要業(yè)務的基礎網絡服務商們正逐漸朝著以休閑娛樂、電子服務、電子商務三大類服務為主的業(yè)務擴展網絡服務，現如今網絡用戶的行為變得也越來越復雜，伴隨著用戶行為所產生的網絡數據量巨大無比。各類商業(yè)網站以及公共事業(yè)網站等等都需要利用網絡用戶行為產生的這些數據來挖掘出具有價值的數據。一方面，商業(yè)網站為了追求利潤，需要去分析用戶的

2、行為及愛好。因此，了解互聯網絡，實現對網絡中用戶的行為的分析變得越發(fā)重要緊迫。
　　本文主要研究的內容:建立了網絡用戶行為的概念與分類體系，并在此基礎上對用戶進行了分類;對網絡行為分析系統的信息源進行了深入分析，通過分析網絡用戶行為的數據，尋找出隱藏其中的規(guī)律和模式。探討建立網絡用戶行為分析系統的需求、步驟和體系框架，以及設計和實現系統過程中所面臨的一些關鍵技術，接著在上述基礎上提出幾種常用的網絡用戶行為分析系統模型或思想。通過對

3、比聚類分析、關聯規(guī)則算法等相關的數據挖掘算法后，選擇了Apriori算法作為用戶行為數據挖掘系統的核心算法，并對該算法做了進一步的改進和優(yōu)化。本文依據數據挖掘算法所具有的一些自身的特點以及基于網絡中用戶行為的數據挖掘系統的功能需求提出了一種數據挖掘的模型，系統主要功能模塊包括數據獲取模塊、數據預處理模塊、興趣挖掘模塊等內容，通過利用Apriori算法這個核心算法實現了基于網絡用戶行為的數據挖掘，并對Apriori算法做了相關的實驗研究，