金衛(wèi)醫(yī)學教育網(wǎng)的Web使用模式挖掘研究.pdf

1、近年來，隨著Internet的迅猛發(fā)展，WWW技術已經(jīng)成為了廣泛應用，遍布世界各地的信息服務中心，數(shù)據(jù)挖掘技術也越來越多的應用到萬維網(wǎng)中，于是產(chǎn)生了Web數(shù)據(jù)挖掘技術，Web使用模式挖掘是Web數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分。
　　 本文以金衛(wèi)醫(yī)學教育網(wǎng)為研究對象，深入研究了在針對金衛(wèi)網(wǎng)的Web使用模式挖掘過程中遇到的各種問題，并探討了相應的處理方式。在數(shù)據(jù)預處理階段，采用基于啟發(fā)式的數(shù)據(jù)預處理算法，從而高效，準確地實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，用戶識

2、別和路徑補充。在挖掘?qū)嵤╇A段，通過矩陣歸一化方法改進傳統(tǒng)模糊聚類算法，有效解決了奇異數(shù)據(jù)點引起的偏差問題。通過分析金衛(wèi)網(wǎng)Web服務器日志文件信息和數(shù)據(jù)庫相關記錄，采用模糊聚類分析方法，發(fā)現(xiàn)具有相似學習行為學員群體，相關頁面和頻繁訪問路徑。在此基礎上，深入探討了不同學員群體的行為特征，針對其行為特征，分析預測其可能感興趣的醫(yī)學資料信息，為金衛(wèi)網(wǎng)的網(wǎng)站管理人員提供決策依據(jù)，使其針對不同類型的學員采取不同的宣傳推薦策略，從而為醫(yī)學學員提供個性

3、化的服務。通過分析相關頁面，可以幫助網(wǎng)站管理者發(fā)現(xiàn)頁面間鏈接結構不合理的地方，以修改網(wǎng)站拓撲結構，方便學員訪問瀏覽。通過分析頻繁訪問路徑，讓管理者及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸，增加預留緩存解決網(wǎng)絡擁堵，從而優(yōu)化網(wǎng)站結構。另外通過分析那些被頻繁訪問的資源以及不同類型學員的學習需求，可以對醫(yī)學資源庫的建設提供參考意見。
　　 本文采用的主要方法和技術如下：⑴采用模糊處理技術，對構造的關聯(lián)矩陣進行聚類分析。⑵將Web日志記錄和數(shù)據(jù)庫表記錄結合起來