基于Web挖掘的个性化技术研究

摘要ＷＷＷ＂是个丌放的全球性资源，它是世界上最丰富和最密集的信息来源。

随着ＷＷＷ上信息的爆炸性增长，在如此海量的数据中发现有用的信息变得越来越困难。

数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。

充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术撮重要的应用。

因此，采用数据挖掘技术从ＷＷＷ上提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜存心用价值的信启、，具有十分重要的现实意义和广泛的应用前景。

本文首先简要论述了ＷＷＷ发展的基本现状以及当前存在的一些问题。

随后，简要介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理，接着，概要的介绍了本文对于Ｗｅｂ数据挖掘所用到的技术一Ｊａｖａ和ＸＭＬ技术，在此基础上研究了数据挖掘技术在ＷＷＷＬ的应用，针对Ｗｅｂ数据内容挖掘进行了详细地论述。

文中通过一个具体的案例详细论述了实现Ｗｅｂ数据内容挖掘的一种方法以及对该方法的分析。

最后，对全文进行了总结。

关键词：ＷＷＷ，Ｗｅｂ数据挖掘，ＸＭＬＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂｉｓａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｌｏｂａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｔａｉｎｉｎｇａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｒｅｌｅｖａｎｔｔｏｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙａｌｌｄｏｍａｉｎｓｏｆｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙ．ＧｉｖｅｎｔｈｅｈｊｇｈｒａｔｅｏｆｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆｄａｔａａｖａｉｌａｂｌｅｏｎｔｈｅＷＷⅥｉｆｉｎｄｉｎｇｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｓｕｃｈａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｂｅｃｏｍｅｓａｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｃｅｓｓｅｖｅｒｙｄａｙ．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｓｔｈｅｔｅｒｍｇｉｖｅｎｔＯｔｈｅａｕｔｏｍａｔｅｄｄｉｓｃｏｖｅｒｙｏｆｎｏｎ—ｏｂｖｉｏｕｓ，ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙｕｓｅｆｕｌａｎｄｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙｕｎｋｎｏｗｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｌａｒｇｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．ＳｏｏｂｔａｉｎｉｎｇｖａｌｕａｂｌｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙＤａｔａＭｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＷＷＷｈａｓｔｒｅｍｅｎｄｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＷＷＷａｎｄｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄ．Ａｎｄｔｈｅｎｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｔｈｅｏｒｉｅｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｔｏｔｈｅＷｏｉ’ｌｄＷｉｄｅＷｅｂ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔ、ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ、ｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄｏｔｌｗｅｂｃｏｎｔｅＮｍｉｎｉｎｇａｎｄｗｅｂｕｓａｇｅｍｉｎｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｗｅｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｕｓｅｆｏｒＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ勺ａＶａａｎｄｘｍｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｎｃｒｅｔｅｓａｍｐｌｅ，ｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｉｎｄｅｔａｉｌｏｎｅｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｒｅａｌｉｚｅＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙｗｅｍａｋｅａｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：∥烀？彤ＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＸＭＬ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网技术的飞速发展，人们的信息来源和获取渠道变得越来越多样化，对于Web应用的个性化需求日益增加。

Web个性化推荐技术是指利用用户历史行为数据和社交网络等信息，为用户提供相应的个性化服务和建议。

Web个性化推荐技术已经被广泛应用于电子商务、社交网络、个性化广告等领域，成为了提高用户体验和企业收益的重要手段。

Web个性化推荐技术的本质就是根据用户的历史行为和兴趣偏好，将最有可能符合用户需要的物品推荐给用户。

基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术是指利用关联规则分析技术，对历史用户行为数据进行挖掘，发现用户的偏好规律，从而构建个性化推荐模型。

关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。

结合Web个性化推荐技术，可以发现用户在浏览、购买、评价等方面的行为规律，提高推荐的精准度和效果。

二、研究内容和方法本研究的主要内容是基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术的研究和实现。

具体研究内容包括以下几个方面：1. 关联规则挖掘算法的研究针对关联规则挖掘中面临的问题，如数据稀疏、维数灾难等，本研究将结合Apriori算法、FP-Growth算法等算法，对关联规则挖掘算法进行研究，提高挖掘算法的效率和精度。

2. 基于关联规则挖掘的Web个性化推荐模型的构建本研究将结合关联规则挖掘技术和用户行为数据，构建Web个性化推荐模型。

具体的流程是：首先根据用户行为数据挖掘出关联规则，将挖掘出的规则作为个性化推荐模型的规则库；其次，在用户浏览行为发生后，根据规则库，针对不同用户和用户行为，进行个性化推荐。

3. Web个性化推荐系统的设计与实现根据以上研究成果，本研究将设计和实现一套基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统。

该系统将包括数据预处理模块、关联规则挖掘模块、规则库管理模块、个性化推荐模块等。

三、预期研究效果本研究旨在探索基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术，预期研究效果包括以下几个方面：1. 研究和设计基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统，并实现该系统，验证其有效性和性能。