精品文档---下载后可任意编辑HFP-growth 算法在 wap 日志挖掘上的应用讨论的开题报告一、选题背景和意义随着移动计算和通讯技术的日益进展，越来越多的用户开始使用移动设备上网浏览，其中 wap 网站的进展也越来越迅速。因此，如何对wap 网站上的访问数据进行分析和挖掘，从而实现用户行为了解和网站优化，已成为一个重要的讨论方向。HFP-growth 算法是一种高效的序列模式挖掘算法，它可以从大规模序列数据库中挖掘频繁序列模式。本讨论将探讨将 HFP-growth 算法应用于 wap 日志数据中的频繁访问序列模式挖掘，讨论其对于用户行为分析和 wap 网站优化的应用价值。二、讨论内容和拟解决的问题1. 讨论 HFP-growth 算法的原理及其在序列模式挖掘中的应用。2. 分析 wap 日志数据的特点，并提取其中的访问行为序列数据。3. 实现 HFP-growth 算法，并在 wap 日志数据上进行频繁序列模式挖掘。4. 基于挖掘结果，对用户行为进行分析，并提出 wap 网站优化的建议。三、讨论方法和具体步骤1. 阅读相关文献，深化了解 HFP-growth 算法的原理及其在序列模式挖掘中的应用。2. 收集 wap 日志数据，并进行预处理，提取其中的访问行为序列数据。3. 实现 HFP-growth 算法，并在 wap 日志数据上进行频繁序列模式挖掘。4. 对挖掘结果进行分析，包括频繁序列模式的发现、支持度分析、关联规则挖掘等。5. 根据挖掘结果，对用户行为进行分析，并提出 wap 网站优化的建议。精品文档---下载后可任意编辑四、讨论预期成果1. 掌握 HFP-growth 算法的原理及其在序列模式挖掘中的应用。2. 实现 HFP-growth 算法，并在 wap 日志数据上进行频繁序列模式挖掘，发现 wap 网站上的用户行为规律。3. 对挖掘结果进行分析，提出具有实际应用价值的 wap 网站优化建议。五、存在问题和解决思路1. 如何处理 wap 日志数据，提取其中的访问行为序列？解决思路：通过对 wap 日志数据的分析，识别出其中的 URL 访问序列数据，并进行格式化处理。2. 如何构建 HFP-tree 并实现 HFP-growth 算法？解决思路：参考相关文献，结合实际数据需求，实现 HFP-growth算法，并对其进行优化加速。3. 如何对挖掘结果进行分析并得出 wap 网站的优化建议？解决思路：从支持度、频繁度、关联规则等多个角度对挖掘结果进行分析，并结合 wap 网站的实际情况提出优化建议。
