精品文档---下载后可任意编辑 Web 日志挖掘会话识别的讨论的开题报告开题报告：Web 日志挖掘会话识别的讨论一、讨论背景随着 Web 技术的进展，人们越来越依赖互联网猎取信息、沟通和购物等日常生活中的各种需求。在这个互联网时代，Web 日志作为记录 Web 访问行为的一种方式，被广泛应用于 Web 数据挖掘和应用的讨论中。特别是在大数据时代，Web 日志中蕴含了大量的数据信息，因此对 Web 日志的挖掘和分析具有重要的意义。而会话识别是Web 日志挖掘的一个重要问题，如何通过 Web 日志数据自动地识别出一个用户访问的一系列页面构成一个会话，是 Web 日志挖掘中的一个挑战问题。因此，本讨论旨在探究利用数据挖掘技术进行 Web 日志会话识别的方法。二、讨论目的本讨论旨在通过分析 Web 日志中的数据信息，运用数据挖掘技术构建会话识别模型，实现对 Web 访问行为的自动化识别，为后续的数据分析和应用提供有效的支持。三、讨论内容和方法本讨论的主要内容及方法如下：1.分析 Web 日志数据的结构和内容，讨论会话识别的相关理论和算法。2.利用数据挖掘工具 Python 和 R，进行 Web 日志的预处理和特征提取。3.构建会话识别模型，通过训练和优化模型参数，提高模型的准确性和鲁棒性。4.基于实际的 Web 日志数据集，对会话识别模型进行实验验证和性能测试。四、讨论意义和预期结果本讨论的意义在于提高对 Web 访问行为的理解和把握，为个性化的推举服务、数据分析和安全管理提供有效的支持。预期结果为基于 Web 日志挖掘技术的会话识别模型，实现对 Web 用户访问行为的自动化识别，进一步提高 Web 数据挖掘的应用层次和讨论水平。五、参考文献[1]Xu X, Zhou R，Ji X, et al. Mining users' behaviour patterns from dynamic web logs for web personalization[J]. Information & Computer Science,2024,21(1): 21-27.[2]Kumar R, Ravi V. Session identification and segmentation on the web: A review[J]. Journal of Network and Computer Applications, 2024, 33(4): 396-415.[3]Kuo Y M, Yeh C C. A hybrid method for mining web user browsing patterns and predicting users next visited sites[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 40(10): 4336-4352.精品文档---下载后可任意编辑[4]Muthusamy V, Varthini R. A novel approach for session identification in web logs[C]// Proceedings of the 2024 International Conference on Current Trends towards Converging Technologies (ICCTCT), 2024, 1: 408-412.
