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Web日志挖掘中数据预处理算法的研究的开题报告

一、研究背景

随着互联网的不断发展，Web日志越来越重要，并成为各行各业

不可或缺的数据源。通过对Web日志的挖掘，可以了解用户行为，提升

业务效率及用户体验等。然而，Web日志往往包含大量冗余数据和异常

数据，且数据量大、复杂度高，需要进行数据预处理，以减少噪声、提

高数据质量和分析效率。

二、研究目的

本研究旨在探索适用于Web日志数据的数据预处理算法，以提高数

据挖掘的准确性和效率。

三、研究内容

本研究主要包括以下内容：

1.Web日志数据的特点和常见问题分析：研究Web日志数据的特

点及常见问题，如数据异常、缺失值和冗余数据等；

2.数据预处理算法的研究：综合比较不同的数据预处理算法，如平

均值填补、插值法、异常值检测和数据归一化等，以验证其在Web日志

中的适用性；

3.算法实现：使用Python等编程语言实现所选算法，并对比运行结

果；

4.算法评估与应用实验：通过实验评估所选算法在Web日志数据挖

掘中的效果和应用。

四、研究意义

本研究将为Web日志数据预处理提供一个新的视角，通过探索适用

于Web日志的数据预处理算法，提高数据挖掘的准确性和效率，对于广

义的数据预处理和分析也有借鉴和参考作用。

五、研究计划

1.研究文献综述：对相关研究进行综述，提炼出Web日志数据预处

理算法的关键问题及研究现状，建立研究框架——1周

2.Web日志数据的特点及问题分析：对Web日志数据的特点、数

据质量问题进行深入细致的分析——3周

3.数据预处理算法的研究：综合比较预处理算法的优缺点，确定适

用于Web日志数据挖掘的预处理算法——5周

4.算法实现：使用Python等编程语言实现所选算法，并进行测试—

—6周

5.算法评估与应用实验：设计实验对算法进行评估和应用——6周

6.撰写毕业论文和答辩——6周

总计时间：27周