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Web日志挖掘中数据预处理的研究与实现的中期报告 一、研究背景及意义 随着互联网的不断发展，Web 日志成为了互联网应用中最重要的数据之一。Web 日志包含了大量的用户信息、访问行为、网站性能等信息，因此对 Web 日志进行有效的数据挖掘可以帮助企业及网站运营者了解用户需求、提高网站性能、改进产品等。然而， Web 日志数据的数量庞大，包含了大量的冗余和噪声信息，因此对数据进行预处理是数据挖掘的重要一步。本研究旨在探究 Web 日志挖掘中数据预处理的方法和技术，提高数据挖掘的准确性和效率。 二、研究内容 1. Web 日志数据的特点及常见问题：介绍了 Web 日志数据的特点及存在的常见问题，包括数据量庞大、存在异常数据和缺失值等问题。 2. 数据预处理的方法和技术：介绍了常见的数据预处理方法和技术，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。 3. 实现方案设计：针对 Web 日志数据的特点和常见问题，设计了数据预处理的实现方案。 4. 实现方案验证：使用实际的 Web 日志数据进行了数据预处理的验证，对数据预处理的效果进行了评估和分析。 三、研究进展 目前，已经完成了对 Web 日志数据的特点和常见问题的分析和总结，并针对性的探讨了数据预处理的方法和技术。在实现方案设计上，提出了一种包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤的数据预处理方案，并初步设计了具体的实现方案。目前正在进行实现方案的开发和测试，预计在近期完成实现方案的验证和评估工作。 四、研究展望 Web 日志挖掘领域有很多挑战和机遇，本研究只是探索了其中的一部分。未来，我们将深入研究 Web 日志挖掘中的其他问题，如基于用户行为的用户分类、异常检测、用户行为分析等，开发和实现更加完整的数据挖掘方案。