导读:本文包含了使用记录挖掘论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据挖掘,模式,兴趣,事务,神经网络,算法,装载机。
使用记录挖掘论文文献综述
姚霞文[1]（2019）在《公共自行车系统使用记录数据挖掘及其应用研究》一文中研究指出如今,公共自行车系统在全球许多主要城市都得到了广泛的采用和部署,为人们的生活带来了极大的便利。然而,作为公共设施,公共自行车极易损坏且需要频繁替换,这会导致高额的系统维护成本。公共自行车极易损坏的根本原因之一是公共自行车使用负载的不均衡。作为公共设施,为了提高服务质量水平和实施更好的系统规划,获得准确的用户需求对于公共自行车系统来说至关重要。本文通过对公共自行车系统中使用记录数据的数据挖掘和数据分析,围绕使用负载均衡问题和需求估计问题进行了相关研究,以美国华盛顿特区的公共自行车系统为具体研究对象。本文的主要研究内容由以下叁部分组成:(1)根据对现有公共自行车系统的使用记录数据集的分析,本文首次发现并验证了已有公共自行车系统中存在公共自行车使用负载不均衡的现象。(2)针对公共自行车系统中的使用负载均衡问题,本文提出了一种面向使用负载均衡和寿命优化的混合自行车指派策略,并在美国华盛顿公共自行车系统上使用了四种评价指标验证了该策略的可行性及有效性。混合自行车指派策略可以有效降低系统负载的不均衡程度,同时在公共自行车的寿命优化方面还可以显着减少需要被替换的公共自行车的比例。(3)针对公共自行车系统中的需求估计问题,本文考虑了现实生活中用户没有被系统所服务到的情况。本文结合公共自行车系统的使用记录数据集、站点状态数据集和站点地理位置数据集,分析并验证了用户需求在时间和空间上的相关性,并基于此提出了一种用户需求估计模型,在美国华盛顿公共自行车系统上对该模型进行了实验验证。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2019-03-01）
赵静[2]（2013）在《高校图书馆搜索引擎中Web使用记录挖掘研究》一文中研究指出针对高校的信息资源检索的命中率低问题提出了运用Web使用记录挖掘的高校图书馆搜索引擎。通过采用Web使用记录挖掘技术和Clementine对高校图书馆网站的Web访问日志记录进行挖掘。在Web使用记录挖掘流程中,提出一个基于用户IP、登陆时间、网站的拓扑图、引用网页和Agent来识别出单个用户的新算法,获得有效提高识别用户的实验结果。最后用路径分析来挖掘模式,优化网站结构,从而提高高校图书馆搜索引擎的命中率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2013年02期）
伊人[3]（2012）在《一台机器牵动着两代人的情愫——记录凯斯挖掘装载机操作手11年的使用感受》一文中研究指出"说起这台机器,用满意来说都还远远不够,是非常的满意。"带有东北口音的康先生向凯斯访问人员倾诉着他与凯斯挖掘装载机(俗称"两头(本文来源于《交通世界(建养.机械)》期刊2012年04期）
陈玉哲,王艳君,赵明华[4]（2009）在《基于Web日志与定制数据采集相结合的Web使用记录挖掘研究》一文中研究指出本文提出了基于Web日志与定制数据采集相结合的Web使用记录挖掘新方案,给出了系统模型,该方案增强了系统的适应性、灵活性和准确性。(本文来源于《福建电脑》期刊2009年08期）
刘林东[5]（2008）在《Web使用记录挖掘在电子商务网站中的应用》一文中研究指出将Web使用记录挖掘技术应用于电子商务网站中.以Web log文件作为数据源,通过聚类算法以及浏览兴趣模式算法实现对用户日志进行挖掘,得出用户浏览兴趣度模式,实现兴趣模式的表示,并最终提供电子商务网站个性化访问服务,很好地改进了电子商务网站的营销策略,有效地促进电子商务的发展.(本文来源于《广东教育学院学报》期刊2008年05期）
李雪倩[6]（2008）在《Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究》一文中研究指出数字图书馆使用数字技术进行信息资源的组织和管理,能够存储海量信息。随着网络上数字图书馆越来越多,数字图书馆的数据挖掘和知识发现研究具有较大的应用价值。Web使用记录挖掘是Web数据挖掘的叁个研究领域中非常重要的一个研究方向,通过分析和探究Web日志记录中的规律,可以识别潜在客户,将数据挖掘技术运用到数字图书馆中,可以增强对用户的服务质量。本文从整体介绍什么是数据仓库、数据挖掘开始,由粗而细逐一介绍了Web数据挖掘、Web使用记录挖掘以及数字图书馆个性化服务系统的相关概念和知识,尤其对Web使用记录挖掘的相关理论做了重点介绍,为后续内容奠定了理论基础。第叁章对数字图书馆个性化服务中数据仓库的搭建及使用记录挖掘过程作了详细介绍,利用数据挖掘软件clementine以及sqlserver2005,oracle数据库,对使用记录进行挖掘:从挖掘工具与数据库的选择,到数据仓库的搭建以及使用记录挖掘过程。根据CRISP-DM标准挖掘流程图提出了一套适合使用记录挖掘的流程图,并根据这个流程图,进行数据收集、数据理解、数据准备、模式挖掘、模式分析等操作。在数据准备阶段又依次划分为数据清理、用户识别、会话识别、路径完整4个阶段,在每个阶段中都提出了各自的算法及用clementine具体挖掘过程。用户识别阶段,提出了一个基于用户IP、登陆时间、网站的拓扑图、引用网页和Agent来识别出单个用户的新的算法。第四章主要是对第叁章的挖掘过程进行实验,以黑龙江大学图书馆网站为例,挖掘用户使用模式,分析及评价所挖掘出来的模型。并对用户识别阶段提出的算法进行测试与比较。第五章为论文的结束部分,对论文进行了总结,指出了本文的创新点及不足以及进一步研究的几点设想。(本文来源于《黑龙江大学》期刊2008-05-10）
王璟[7]（2008）在《Web使用记录挖掘技术综述》一文中研究指出Web使用记录挖掘的主要目标是从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式,通过分析这些挖掘结果可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构或为用户提供个性化的服务。本文主要介绍了Web使用记录挖掘的概念、原理、主要的方法和技术,总结了目前Web使用记录挖掘研究和应用的热点方向。(本文来源于《四川经济管理学院学报》期刊2008年01期）
胡秦斌,李广原[8]（2007）在《Web使用记录挖掘前的事务识别方法》一文中研究指出Web使用记录挖掘是采用数据挖掘技术对Web服务器上日志文件中的数据进行挖掘,以发现用户访问Web的方式及页面间存在的某种关联,从而可以为网站设计、提供网络个性化服务及其他电子商务活动提供决策依据.事务识别是Web使用记录挖掘前的一种数据预处理技术,本文介绍事务识别的基本方法,并给出一个最大前向引用序列事务识别新方法.(本文来源于《广西师范学院学报(自然科学版)》期刊2007年04期）
李娜[9]（2007）在《商务网站的Web使用记录挖掘》一文中研究指出如今网上交易的成功与否,取决于商务网站质量的优劣。Web数据挖掘中的使用记录挖掘,对于商务网站具有重要的意义。通常网站需要了解的是某个用户群体浏览网页的偏好,而不是单个用户的偏好。蚁群算法是一种模拟进化算法,在挖掘特定用户群感兴趣的访问模式时,采用蚁群算法得到的模式会比较客观准确。(本文来源于《中国科技信息》期刊2007年01期）
冯征[10]（2006）在《Web使用记录挖掘在金融CRM中的应用》一文中研究指出讨论了Web使用记录挖掘在金融CRM中的作用,并建立了一套基于金融CRM的Web使用记录挖掘体系,以一个金融企业的实例贯穿全文。详述了该体系的六个部分,并在介绍发现客户模式这一步骤时提出了一种基于模糊神经网络的模式发现算法,这种算法可以提取Web使用记录中的客户规则。(本文来源于《情报杂志》期刊2006年09期）
使用记录挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对高校的信息资源检索的命中率低问题提出了运用Web使用记录挖掘的高校图书馆搜索引擎。通过采用Web使用记录挖掘技术和Clementine对高校图书馆网站的Web访问日志记录进行挖掘。在Web使用记录挖掘流程中,提出一个基于用户IP、登陆时间、网站的拓扑图、引用网页和Agent来识别出单个用户的新算法,获得有效提高识别用户的实验结果。最后用路径分析来挖掘模式,优化网站结构,从而提高高校图书馆搜索引擎的命中率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
使用记录挖掘论文参考文献
[1].姚霞文.公共自行车系统使用记录数据挖掘及其应用研究[D].杭州电子科技大学.2019
[2].赵静.高校图书馆搜索引擎中Web使用记录挖掘研究[J].现代电子技术.2013
[3].伊人.一台机器牵动着两代人的情愫——记录凯斯挖掘装载机操作手11年的使用感受[J].交通世界(建养.机械).2012
[4].陈玉哲,王艳君,赵明华.基于Web日志与定制数据采集相结合的Web使用记录挖掘研究[J].福建电脑.2009
[5].刘林东.Web使用记录挖掘在电子商务网站中的应用[J].广东教育学院学报.2008
[6].李雪倩.Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究[D].黑龙江大学.2008
[7].王璟.Web使用记录挖掘技术综述[J].四川经济管理学院学报.2008
[8].胡秦斌,李广原.Web使用记录挖掘前的事务识别方法[J].广西师范学院学报(自然科学版).2007
[9].李娜.商务网站的Web使用记录挖掘[J].中国科技信息.2007
[10].冯征.Web使用记录挖掘在金融CRM中的应用[J].情报杂志.2006
论文知识图
