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Web日志挖掘中负关联规则的研究的开题报告

一、研究背景与意义

Web日志是指Web服务器上的记录用户访问网站时的相关信息的日志文件，包括用户的IP地址、用户请求的资源、时间戳等。随着互联网的发展，Web日志的规模呈几何级数增长，而Web日志中蕴藏着大量的有价值的信息。通过对Web日志的挖掘，可以更好地了解用户行为，优化网站结构，提升网站的性能和用户体验。关联规则挖掘是Web日志挖掘的重要研究内容之一，它可以发现不同用户、不同时间段、不同地区之间的访问规律和关系等。虽然目前已有很多关联规则挖掘的研究，但是其主要研究内容主要是对正关联规则的挖掘，忽略了负关联规则的挖掘，这导致我们对数据的理解存在着偏差。

负关联规则是指一些出现在一起的事件，但是当第一个事件出现时，第二个事件不会随即出现。这种规则包含了负相关性，可以让我们更好地发现用户的偏好和习惯。例如，购买了商品A的用户不会购买商品B。通过发现这样的负关联规则，我们可以更好地了解用户的喜好，优化网站的推荐策略。

因此，本课题旨在研究Web日志挖掘中负关联规则的挖掘，发现正负相关性，提高对用户的理解和推荐效果。

二、研究内容和目标

1.研究现有的关联规则挖掘方法，包括Apriori、FP-growth、ECLAT等，并重点分析其在负关联规则挖掘方面的不足之处。

2.提出一种新的负关联规则挖掘方法，以解决现有方法的缺陷。

3.利用所提出的负关联规则挖掘方法在实际的Web日志数据上进行挖掘，发现用户访问过程中存在的正负相关性。

4.评估所提出的方法的效果，并与现有的关联规则挖掘方法进行对比，以证明所提出的方法的优越性和可行性。

三、研究方法和步骤

1.综合现有的关联规则挖掘算法，提出一种新的负关联规则挖掘方法。

2.选择一部分真实的Web日志数据集作为研究对象，分析数据集特点，选择合适的挖掘方法和参数，进行实验分析。

3.对比所提出的负关联规则挖掘方法与现有的方法，从算法效率、挖掘质量等方面进行评估。

四、预期结果和创新点

1.提出一种针对Web日志挖掘中的负关联规则挖掘的方法，以弥补现有方法的不足。

2.基于真实的Web日志数据集，验证所提出方法的有效性和可行性。

3.对Web日志挖掘领域的负关联规则挖掘作出贡献，拓宽了Web日志挖掘的研究领域，在用户画像、用户推荐等方面具有广泛的应用前景。