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基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法分析与改进的开题报告

一、选题背景和意义

随着Web应用的普及，Web日志的产生量也在不断增加。Web日志中所记录的用户点击、浏览、搜索行为等数据成为研究用户行为、用户喜好、网站优化等领域的重要数据源。Web日志聚类分析是对Web日志中用户行为的分析和挖掘，能够帮助网站制定更科学的推广策略、改进网站的用户体验和优化网站的内容。

基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法是一种常用的Web日志聚类分析方法。该方法首先将Web日志转化成站点访问矩阵，然后采用聚类算法对站点访问矩阵进行聚类，最终得到不同类别的用户群体和他们的访问行为。与传统的基于URL的聚类方法不同，基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法能够更准确地反映用户的访问行为和访问路径，适用于大规模Web日志数据的分析和聚类。

然而，当前基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法仍存在着一些问题。首先，该方法对站点访问矩阵的预处理过程较为简单，忽略了用户访问行为之间的时间和次序信息，导致聚类结果存在噪声和信息冗余。其次，针对不同的Web应用，需要选取不同的特征指标来对站点访问矩阵进行描述和分析，当前的聚类方法缺乏对多维特征指标的处理和集成。

因此，本研究选取基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法作为研究对象，旨在分析该方法的优缺点，并提出改进方案，以提高其聚类效果和应用范围。

二、研究内容和方法

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1.综述分析基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法的研究现状和存在问题，介绍当前常用的聚类算法和特征描述方法。

2.提出基于时间序列模型的站点访问矩阵预处理方法，利用时间序列模型挖掘用户访问行为之间的关系和规律，同时融合站点访问矩阵的静态信息和时间信息。

3.设计基于多维特征指标的聚类算法，采用多层次聚类和加权聚类方法，对站点访问矩阵进行分层聚类和特征集成，得到更全面和准确的用户访问群体划分和行为分析结果。

4.利用实际Web日志数据进行实验验证，对比原始方法和改进方法的聚类效果和特征分析结果，分析改进方法的优缺点和适用范围。

三、预期成果和意义

本研究预期的成果包括以下几个方面：

1.对现有基于站点访问矩阵的Web日志聚类方法进行全面分析和总结，深入探讨其优缺点和应用范围。

2.提出基于时间序列模型和多维特征指标的Web日志聚类方法，提高聚类效果和精度，为Web日志分析和网站优化提供更准确的数据支撑。

3.验证改进方法的实用性和可靠性，并结合实际Web应用，探索改进方法在Web日志分析、用户行为研究和网站优化等领域的应用价值。

本研究将对Web日志聚类分析领域作出一定的贡献，具有一定的研究意义和应用价值。