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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

271 篇 期刊文献
132 篇 学位论文
24 篇 会议

馆藏范围

427 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

266 篇 工学
- 181 篇 计算机科学与技术...
- 102 篇 软件工程
- 82 篇 仪器科学与技术
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- 7 篇 机械工程
- 7 篇 信息与通信工程
- 4 篇 网络空间安全
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 土木工程
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- 242 篇 管理科学与工程(可...
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- 12 篇 教育学
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1 篇 医学
- 1 篇 药学(可授医学、理...
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

427 篇 web使用挖掘
69 篇 数据挖掘
53 篇 web挖掘
48 篇 关联规则
47 篇 数据预处理
39 篇 电子商务
33 篇 web内容挖掘
28 篇 个性化推荐
26 篇 个性化
24 篇 个性化服务
22 篇 web结构挖掘
22 篇 聚类
21 篇 web日志
16 篇 模式发现
15 篇 推荐系统
13 篇 会话识别
11 篇 web数据挖掘
10 篇 模糊聚类
10 篇 apriori算法
9 篇 聚类分析

机构

33 篇 合肥工业大学
12 篇 天津大学
9 篇 福州大学
8 篇 大连理工大学
8 篇 武汉理工大学
8 篇 广西大学
7 篇 华中科技大学
7 篇 电子科技大学
7 篇 北京理工大学
7 篇 东北大学
6 篇 浙江大学
6 篇 中山大学
6 篇 中南大学
5 篇 西安交通大学
5 篇 四川大学
5 篇 苏州大学
5 篇 华南理工大学
5 篇 衡阳师范学院
4 篇 浙江师范大学
4 篇 复旦大学

作者

11 篇 刘业政
8 篇 凌海峰
6 篇 林文龙
5 篇 zhu zhi-guo
5 篇 朱志国
5 篇 张彬
5 篇 李超锋
5 篇 zhang bin
5 篇 liu ye-zheng
5 篇 王大玲
4 篇 陶剑文
4 篇 jiang tao
4 篇 ling hai-feng
4 篇 姜元春
4 篇 liu yezheng
4 篇 王晖
4 篇 于戈
4 篇 余智学
4 篇 沈钧毅
4 篇 俞建家

语言

427 篇 中文

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基于web使用挖掘的个性化推荐系统研究与设计

基于Web使用挖掘的个性化推荐系统研究与设计

引用

作者：刘强燕山大学

学位级别：硕士

相对于web上的海量数据而言，个人阅读和理解信息的能力非常有限，很难获得他们所期望的知识，此即“信息爆炸”问题。为了解决这个问题，人们提出了很多技术来帮助用户利用网上资源，web个性化即是其中之一。基于web使用挖掘的个性化... 详细信息

相对于web上的海量数据而言，个人阅读和理解信息的能力非常有限，很难获得他们所期望的知识，此即“信息爆炸”问题。为了解决这个问题，人们提出了很多技术来帮助用户利用网上资源，web个性化即是其中之一。基于web使用挖掘的个性化推荐系统已成为web个性化服务领域研究的热点。然而，随着web的迅速发展，web的动态性已经对web个性化系统提出新的挑战。web网站的内容经常被更新，网站用户的浏览兴趣时常发生变化，而已有的推荐算法和个性化推荐系统体系结构并不能很好地解决web动态性问题。针对这一问题，本文对基于web使用挖掘的web个性化技术进行了有益的探索和研究。首先，介绍了web个性化技术以及基于web使用挖掘的web个性化技术的发展，介绍了web使用挖掘中的数据特点并对web使用挖掘在个性化应用中的处理过程进行了详细分析。其次，概述了聚类分析算法在web使用挖掘个性化系统中的应用，针对web动态性对已有聚类算法提出的挑战，以一种无向图的形式表示页面访问信息，提出了一种基于无向图的增量式页面聚类算法。随后，本文提出页面推荐得分的定义，以及基于页面聚类的推荐决策算法。然后，介绍了已有web使用挖掘个性化推荐系统框架，分析了离线处理的方式在个性化推荐系统应用中存在的不足。针对这一问题，利用前文提出的推荐算法，本文提出了一种新的在线处理的基于web使用挖掘的个性化推荐系统，并对推荐系统的各处理阶段进行了详细介绍。最后，在推荐系统设计方案的基础上，将推荐系统实现为Apache web服务器模块的形式，并对推荐系统整体性能进行了验证，其中包括推荐表现形式、推荐有效性以及响应时间的实验。

关键词：个性化推荐系统 web使用挖掘在线处理增量聚类 Apache模块

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基于web使用挖掘的网站优化研究

基于Web使用挖掘的网站优化研究

引用

作者：卢健江苏科技大学

学位级别：硕士

近年来,数据挖掘(Data Mining,简称DM),受到国际人工智能与数据库界的广泛重视。但是随着网络时代的到来,传统的数据挖掘的对象发生了改变,这对于数据挖掘和知识发现提出了新的挑战,web挖掘正是这样的背景下提出的。web挖掘就是从web世... 详细信息

近年来,数据挖掘(Data Mining,简称DM),受到国际人工智能与数据库界的广泛重视。但是随着网络时代的到来,传统的数据挖掘的对象发生了改变,这对于数据挖掘和知识发现提出了新的挑战,web挖掘正是这样的背景下提出的。web挖掘就是从web世界的各种数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的过程。web挖掘已经成为web信息决策的重要手段,而web使用挖掘因为其获得挖掘数据的便利性及准确性,更是成为web挖掘中的重要研究方向之一。目前我国的互联网已经十分普及,成为人们获取各种信息的主要手段之一。互联网与实体经济不断融合,利用互联网改造和提升传统产业,带动了传统产业结构调整和经济增长方式的转变,互联网已经成为我国发展低碳经济的新型战略性产业。工信部发布的互联网产业数据显示,截至2009年底,国内网站数量达到323万个,年增长率12.3%,网民人数达到4.04亿,信息产业占国内生产总值的比重达到10%左右。随着互联网产业的不断发展,网站之间的竞争达到了白热化程度,如何在日益激烈的网站竞争中脱颖而出是网站决策者面临的主要问题。“以用户为核心”的网站构建思想已经成为趋势。这就需要网站经营者了解用户对于网站访问的感受,同时根据用户的需要及时对于网站进行合理的改进,从而赢得用户的青睐。日志文件是网站能够直接获得的最为全面的用户访问记录,日志文件中记录了用户访问过程的全部信息。web使用挖掘正是从web日志文件中发现用户的访问习惯和访问模式,从而对于网站的运行布局和结构进行优化,进而提升网站的用户满意度。本文结合“江苏招生考试网”的真实运行数据,通过web使用挖掘技术对于网站的运行日志文件进行全面的挖掘分析,从中发现用户的访问习惯和访问模式,进而发现网站的运行现状以及页面之间的关联性、时序性,最终根据挖掘结果帮助网站决策者制定优化策略,这对于网站适应未来发展趋势、加快自身发展、应对竞争和挑战有着极具价值的现实意义。论文创新之处主要体现于:全面梳理了web使用挖掘的相关理论知识;针对web使用挖掘的整个过程进行了深入探讨,特别针对数据预处理中的主要问题提出相应的解决办法;在理论研究的基础上,综合运用计算机技术、数据库技术、数据挖掘等手段,建立了“基于web使用挖掘的网站优化系统”,为web使用挖掘的实际应用做出了有益的尝试。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘数据预处理关联规则

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基于关联规则的web使用挖掘

基于关联规则的Web使用挖掘

引用

作者：尹正风对外经济贸易大学

学位级别：硕士

数据挖掘就是从大量的数据中提取隐含的、未知的、具有潜在价值的有用信息。web使用挖掘就是运用数据挖掘的思想来对web服务器日志进行分析处理。web使用挖掘在电子商务和web个性化等方面有着广泛的应用。通过挖掘web使用挖掘可以改善... 详细信息

数据挖掘就是从大量的数据中提取隐含的、未知的、具有潜在价值的有用信息。web使用挖掘就是运用数据挖掘的思想来对web服务器日志进行分析处理。web使用挖掘在电子商务和web个性化等方面有着广泛的应用。通过挖掘web使用挖掘可以改善网站的组织结构，监控服务器的工作情况，改善web应用的系统设计，为用户提供个性化服务。\n 数据挖掘主要的算法有分类模式、关联规则、决策树、序列模式、聚类模式、神经网络等等。关联规则是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题，Apriori算法是关联规则最经典的算法。\n 数据预处理是数据挖掘非常关键的环节，其好坏直接影响到后续工作是否能得到理想的结果，同时也决定了最终挖掘出的知识的可信度。web使用挖掘数据预处理包括四个步骤：数据清理、用户识别、会话识别、路径补全。\n 本文研究了web使用挖掘的特点、方法和相关技术，讨论了数据预处理的过程和有效的数据预处理方法。运用Apriori算法、Clementine数据挖掘工具对中俄经贸合作网web使用日志进行挖掘，详细给出web使用日志数据预处理的方法、对挖掘结果进行分析。

关键词：关联规则 web使用挖掘数据挖掘分类模式决策树 Apriori算法

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基于粗糙集和模糊聚类的web使用挖掘的研究

基于粗糙集和模糊聚类的WEB使用挖掘的研究

引用

作者：高晓琴西南交通大学

学位级别：硕士

数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种新的信息技术,它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科,试图从数据库中提取出先前未知、有效和实用的知识。web数据挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用,是... 详细信息

数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种新的信息技术,它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科,试图从数据库中提取出先前未知、有效和实用的知识。web数据挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用,是从web上的数据(如web日志、页面内容等)中发现用户的浏览模式或寻找相关的web页面等。web使用挖掘主要是对于web日志数据进行分析处理。而web日志数据通常是大量的,冗余的,日志中的页面之间的关系也是模糊的,不确定的。粗糙集理论是有效处理不精确、不确定和含糊信息的软计算工具,模糊聚类分析是依据客观事务间的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊相似关系对客观事务进行分类的方法。web使用挖掘可以从网站的日志数据中抽取用户感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。所以本文提出的粗糙集理论和聚类算法在web使用上的挖掘研究是具有一定的理论意义和现实意义的。论文首先介绍了数据挖掘和web数据挖掘的基本理论和方法;其次介绍了粗糙集理论和模糊聚类算法;再结合具体web日志数据提出了web使用挖掘的方法及web日志数据模型,并建立了基于模糊聚类算法的页面用户聚类的一般模型。在第五章中进一步利用上述理论对web日志数据进行预处理,并利用粗集理论对预处理结果中的教务网页面约简,得到在不影响问题分析基础上的有效页面。最后利用模糊等价关系矩阵和图的模糊聚类方法,在上述数据处理的基础上对其进行了进一步的分析研究。论文利用Java语言结合教务网数据源实现了算法编程。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘粗糙集模糊聚类

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基于web使用挖掘的网站优化策略研究 ——以武林风网站为例

基于Web使用挖掘的网站优化策略研究 ——以武林风网站为例

引用

作者：程文郑州大学

学位级别：硕士

web使用挖掘可以分为web日志挖掘和web定制使用挖掘两类。前者是对web服务器日志进行数据挖掘分析,后者是通过特定工具对用户的访问模式进行挖掘分析,从而得到用户使用web的规律。根据用户web使用规律,可以对网站进行有针对性的优化和改... 详细信息

web使用挖掘可以分为web日志挖掘和web定制使用挖掘两类。前者是对web服务器日志进行数据挖掘分析,后者是通过特定工具对用户的访问模式进行挖掘分析,从而得到用户使用web的规律。根据用户web使用规律,可以对网站进行有针对性的优化和改进,提高网站访问量,改善用户体验,改进用户的使用效果。基于这种思想,论文在介绍web日志挖掘和web定制使用挖掘的基础上,以武林风网站为例,分析探讨了如何基于web使用挖掘进行网站优化。论文共分7部分。第1部分为引言,介绍国内外同类研究现状；第2部分是web使用挖掘和网站优化概述,对web使用挖掘的基本概念和类型、网站优化以及web使用挖掘和网站优化的关系进行了阐述；第3部分介绍了web日志挖掘的概念和过程：第4部分介绍了web定制使用挖掘的概念,并对web定制使用挖掘的常用工具进行比较分析；第5部分介绍了基于web使用挖掘的网站优化措施；第6部分以武林风网站为实例,通过对武林风网站的web日志挖掘和web定制使用挖掘分析,在相关分析结果的基础上提出了武林风网站的优化建议,认为,武林风网站应当从搜索引擎优化和增强用户体验两个方面进行优化和改进；第7部分是结束语,对论文的研究工作和不足之处进行总结,并对该领域的发展进行了展望。

关键词： web使用挖掘 web日志挖掘 web定制使用挖掘网站优化武林风

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基于web使用挖掘的站点优化技术研究与应用

基于Web使用挖掘的站点优化技术研究与应用

引用

作者：郭新涛复旦大学

学位级别：硕士

目前的多种站点优化技术中，基于web使用挖掘技术的站点优化是一个重要的研究方向。\n　　为了让用户更有效率的获取信息，对站点结构进行离线修改是一种行之有效的站点优化策略。现有的离线修改技术基本上都用站点结构作为领域知识指... 详细信息

目前的多种站点优化技术中，基于web使用挖掘技术的站点优化是一个重要的研究方向。\n　　为了让用户更有效率的获取信息，对站点结构进行离线修改是一种行之有效的站点优化策略。现有的离线修改技术基本上都用站点结构作为领域知识指导挖掘或评估访问模式，在访问费用评估方面存在问题。针对这些问题，本文着眼于利用web使用挖掘技术，根据用户的行为信息优化站点设计，对搜索费用量化、优化算法、系统实现等方面进行了研究。本文的主要工作成果为：\n　　(1)本文提出了一种新颖的计算页面搜寻费用的方法。该方法基于web日志数据中的搜寻路径统计用户寻找目标花费的平均时间，用该时间量化web页面的搜寻费用，为识别出非结构性原因带来的web站点设计失误奠定了基础。\n　　(2)以页面搜索费用的计算为基础，本文提出了一种高速启发式挖掘算法，用于寻找能够降低页面搜索费用的超链接。通过在原有结构上添加或者修改这些超链接，能够有效压缩页面的搜寻路径，降低搜寻费用，从而优化站点的设计。经实验验证，首先，算法是高效的，使用基于覆盖树的数据结构和贪心算法极大地提高了算法的运行速度；其次，挖掘的结果能够提供许多有用的信息，帮助管理者及时发现站点结构设计和页面外观设计中存在的问题，对优化站点有很强的提示作用。\n　　(3)以该算法为核心，本文提出了一个对web站点设计进行优化的应用框架，介绍了基于该框架的站点优化系统的体系结构、系统功能和实现，并对该方案的实施中出现的若干关键技术问题给与了详细的分析和论述，并提出了解决方案。在实际web站点上的应用和后续的功能开发结果表明，该系统能够保证数据挖掘技术和web站点的运营与维护紧密结合，具有优越的性能和良好的可扩展性。

关键词：数据挖掘自适应站点 web使用挖掘站点优化

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基于web使用挖掘的个性化推荐服务研究与实现

基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究与实现

引用

作者：蔡示帮重庆理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的快速发展和广泛应用，WWW（World Wide web万维网）已经积累了数据巨大、领域广泛、内容丰富的信息，并成为人们获得信息与服务的重要途径。然而web信息具有形式多种多样、更新速度较快、冗余垃圾信息较多的特点，也使得... 详细信息

随着Internet的快速发展和广泛应用，WWW（World Wide web万维网）已经积累了数据巨大、领域广泛、内容丰富的信息，并成为人们获得信息与服务的重要途径。然而web信息具有形式多种多样、更新速度较快、冗余垃圾信息较多的特点，也使得web用户难以快速获得所需的知识信息。如何快速有效满足用户的信息需求，提供高效的信息服务，越来越受到大家的高度关注，并引起人们的足够重视。传统的信息服务方式主要依赖于搜索引擎对web信息进行检索，将过滤后的信息提供给用户，但这种方法没有考虑到web用户的多样性，各个用户的背景、习惯、访问目的是不一样的，提供大众化的通用信息服务难以满足不同用户的需求，需要面向用户提供有针对性的个性化信息服务。针对这一问题，本文对基于web使用挖掘的个性化技术进行了有益的探索和研究。首先，该文介绍了web使用挖掘理论和应用范围，重点研究和分析了web使用挖掘的处理流程，概述了个性化服务理论和要求，并对web使用挖掘在个性化推荐服务中的处理过程进行了深入分析。其次，该文分别以关联规则和聚类两种方式对个性化推荐算法进行了深入研究，在关联规则方式中，分析了Apriori算法的不足之处，提出了剪枝优化和事务压缩改进策略，给出了改进算法应用于挖掘用户频繁访问路径；在聚类方式中，设计了用户页面兴趣度的表示与计算方法、用户使用事务集的形成方法，提出了一种改进的层次聚类算法，并应用于基于用户使用事务集的聚类分析中，给出了结合用户使用文档集的个性化推荐服务策略。然后，该文阐述了基于web使用挖掘的个性化推荐服务系统的设计思想，分析设计了系统主要组成模块，并对各模块进行了详细介绍，包括用户识别、行为数据收集、用户偏好分析和个性化信息推荐。最后，通过结合中小企业信息化资源平台后台管理系统进行再次开发，在SSH(Struts，Spring，Hibernate)框架上实现了个性化推荐服务系统，并以平台用户的使用记录数据对系统进行了实验分析，推荐服务结果与用户的实际访问情况基本相符，验证了推荐算法的有效性和个性化推荐服务系统的实用性。

关键词： web使用挖掘关联规则聚类个性化推荐

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基于负关联规则的web使用挖掘的技术研究

基于负关联规则的Web使用挖掘的技术研究

引用

作者：杨斌山东轻工业学院

学位级别：硕士

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要内容之一,旨在发现大量数据中项集之间的关联或相关关系。将关联规则挖掘技术应用于web使用挖掘中,可以更有效地组织和管理网站,找出站点用户感兴趣的页面,实时向这些用户推荐,以便满足用户的个性化的需... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要内容之一,旨在发现大量数据中项集之间的关联或相关关系。将关联规则挖掘技术应用于web使用挖掘中,可以更有效地组织和管理网站,找出站点用户感兴趣的页面,实时向这些用户推荐,以便满足用户的个性化的需求等。但是,目前大多研究人员在web使用挖掘中仅仅涉及到了正关联规则挖掘,而较少涉及负关联规则。负关联规则可以发现项集之间的负关联关系,是对正关联规则挖掘技术的有效补充,将负关联规则挖掘技术应用于web使用挖掘,就可以发现那些负相关的web页面,从而提高web使用挖掘的准确性。然而,如何把负关联规则应用于web使用挖掘还是一个新问题,为此,本文对这一问题进行了讨论,并提出了一种基于正负关联规则的web使用挖掘的方法。本文介绍了数据挖掘、web数据挖掘和web使用挖掘与它们的相关概念和技术,并进行了讨论,重点介绍了web使用挖掘的关键技术、研究现状及研究难点,随后又介绍了正负关联规则,重点分析了负关联规则的相关技术及发展现状；研究了基于正关联规则(A=>B这种规则形式)的web使用挖掘的相关技术,总结了研究现状；在前面分析的基础上,我们对于基于正关联规则的web使用挖掘研究的比较多,而对基于负关联规则(形如A=>(?)B、(?)A=>B、(?)A=>(?)B的规则)的web使用挖掘关注较少,事实上,同时挖掘出正负关联规则,可以提高web使用挖掘的准确率,本文通过实验验证了其准确性,弥补了只研究基于正关联规则web使用挖掘所带来的不足。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘负关联规则个性化应用

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基于企业代理日志的web使用挖掘研究

基于企业代理日志的Web使用挖掘研究

引用

作者：周志杰华南理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的飞速发展,互联网毫无疑问已经成为了人们获取与发布信息的主要途径之一。web使用挖掘(web Usage Mining)作为web挖掘的分支之一,能够从服务器、浏览器端的日志记录和用户的个人信息中自动发现隐藏的模式信息,了解系统的... 详细信息

随着Internet的飞速发展,互联网毫无疑问已经成为了人们获取与发布信息的主要途径之一。web使用挖掘(web Usage Mining)作为web挖掘的分支之一,能够从服务器、浏览器端的日志记录和用户的个人信息中自动发现隐藏的模式信息,了解系统的访问模式及用户的行为模式,为信息的合理布局、用户的个性化推荐提供有力的依据。近年来,web使用挖掘受到了越来越多的关注,其成果在电子商务、站点辅助设计、个性化服务等方面有着许多成功的应用。然而,目前的web使用挖掘研究主要以web服务器的访问日志为数据源,其以企业代理日志为数据源的研究则很少。企业代理日志是指企业用户在通过内网代理访问外网时产生的日志记录。对企业代理日志的挖掘可以帮助我们优化代理缓存策略,分析、评估代理性能,分析用户浏览行为,提供个性化服务等,为企业的资源规划、上网规范、提高访问效率等提供帮助。本文以企业代理日志为数据源开展研究,对比分析了企业代理日志与服务器日志的特点。在此基础上,首先提出了增进式的数据清洗算法,使得在站点拓扑不可知的情况下实现较好的数据过滤。然后提出了基于浏览树的预处理算法。在用户浏览模式挖掘方面,本文在对比分析多种算法的基础上,提出了基于URL层级相似度的动态聚类挖掘算法——UHMA,它能很好地适应企业代理日志的特点。在用户浏览预测方面,本文使用基于协作过滤的预测推荐算法,且结合RSS订阅,为用户提供实时的个性化推荐。本文设计与实现的基于企业代理日志的web使用挖掘模型——EPWUM,分为两个部分:离线构件和在线构件。离线构件负责从代理日志中分析用户的浏览模式,在线构件结合用户浏览模式进行预测推荐。实验表明,该模型能克服企业代理日志挖掘中的特有难点,成功地将web使用挖掘应用于企业代理日志。

关键词： web使用挖掘企业代理日志重要索引页面浏览树模型用户浏览模式浏览预测 URL层级路径

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基于关联规则的web使用挖掘及其在电子商务中的应用研究

基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究

引用

作者：杨凡丁浙江理工大学

学位级别：硕士

由于应用性数据的爆炸式增长（如商业分析），及计算机的软硬件技术的发展日趋完备，近几年来数据挖掘已经成为应用最广泛的数据分析工具。数据挖掘需要配合许多其它领域的技术才能得到完善有效的结果，其中包括机器学习，人工智能，统... 详细信息

由于应用性数据的爆炸式增长（如商业分析），及计算机的软硬件技术的发展日趋完备，近几年来数据挖掘已经成为应用最广泛的数据分析工具。数据挖掘需要配合许多其它领域的技术才能得到完善有效的结果，其中包括机器学习，人工智能，统计学原理，数据库系统，数据可视化等。如何对web上的海量信息进行复杂的应用，解决数据的应用质量问题，充分利用有用的数据，是当今数据挖掘技术的重要的应用。本文在总结前人的研究成果的基础上，针对web使用挖掘进行了研究，主要内容归纳如下：　　 (1)网站用户的浏览行为不确定性导致根据现有的从web日志文件挖掘出的事务模式来预测用户行为越来越困难，并且随着决策支持系统(DDS)的出现和web使用挖掘技术的发展，数据挖掘的主要研究重心不仅仅局限在算法的研究上，挖掘数据源渐渐成为研究的焦点。因此本文引入一种新的数据类型--浏览行为数据(BAD)，给出了BAD的明确定义，用于提高传统web使用挖掘的质量。并提出了一个BAD数据收集框架，从而可以像web日志文件一样收集BAD并与现有的web日志整合。最后通过一个电子商务程序的实例，说明BAD能潜在增加现有web事务挖掘算法的有效性，BAD的引入开辟了web使用挖掘和知识发现的一个新的领域。　　 (2)目前大多数挖掘关联规则的算法是静态挖掘算法，在实际web应用中新的事务都是增量地更新入数据库，现有的算法已经满足不了这种高速的增长。在本文中提出了基于FUFP-tree和Per-Large-Itemset的增量挖掘算法Pre-FP，该算法在更新的事务数目未超过设定阀值的情况下不需要重新扫描原始数据库，特别是每次新增的数据量相对原始数据库比较小的情况下，Pre-FP算法在更新频繁模式树的结构上取得了良好的执行效率。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘关联规则增量挖掘电子商务决策支持

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