基于web数据挖掘的用户上网兴趣收集vb＋csw

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1、基于Web数据挖掘的用户上网兴趣收集VB＋CSW毕业基于iningAbstractInordertoofferbetterpersonalservices,E-Businessserversoftenacquireusers’privateinformationregisteredbytheusers.ThisinformationneedsaffectthedevelopmentofE-Businessforeveryoneisconcernedationandafraidofbeingrevealed,consequently.heationinm

2、anyconditions.So,itisessentialtogetusers’informationasmuchaspossibleostusefulinformationaslittleaspossibletoguaranteetheE-Businessservices.Inthispaper,odelbyacquiringusers’interestscontinuously.ICROSOFTACCESS200331.2MICROSOFTVB6.031.2.1VisualBasic6.0开发平台31.2.2VisualBasic6.0访问数据库

3、42），这部分数据主要用于考察用户的行为表现。Web上有海量的的数据信息，人们在浏览网站时，包含了大量的潜在信息，如个人姓名和住址，单击了哪1个连接，在哪里浏览时间最多等。(3)Inter自身信息：这类信息来自Web自身，如网页内容、Web结构等。（作文网zw.nseAc.）在网页迅速增长的同时，Web用户也迅猛地增长。海量的网页在为人们提供包罗万象、丰富无比的信息资源，同时，也向人们提出了如何快速、有效地从信息海洋中获取其所需信息的挑战。由于信息站点的建立，信息发布是大量的、自由且无序的，如果没有有效的搜索工具，在网络中查找信息如同大海捞针。搜索引擎

4、在网络信息资源查找中起到了相当重要的作用，是最普遍的辅助人们检索信息的工具，比如传统的搜索引擎Yahoo和新1代的搜索引擎Google等。如今，在许多商务活动中，为了研究用户的上网、购买习惯或者提供个性化的服务，往往需要用户注册，这种对个人信息的需求，在1定程度上影响了电子商务的发展，因为互联网用户对个人隐私非常关心，在很多情况下用户不愿提供详细的个人信息。因此，在这种情况下，服务提供商就不得不从用户浏览信息中的1系列相关动作（比如把感兴趣的网页信息存入收藏夹、在某个网页上的停留时间等）来推测用户的兴趣，进而为用户提供个性化服务。本文通过研究和验证用户

5、上网兴趣收集的方法，得到提升电子商务价值的途径。把基于内容的Web挖掘和基于日志的Web挖掘两种方法结合起来，在前人的基础上，研究用户兴趣的收集方法并将收集数据进行组织和建模，得到的用户兴趣模型可以应用于电子服务行业，使之能为用户提供更加方便及个性化的服务。为检验模型的实用性，本文设计1种智能网页推荐系统，为网站的每1访问用户迅速提供其真正感兴趣的网页。并给出系统的实现算法。本的研究内容有：对用户定制信息的保存和分类；对用户收藏的网页进行分析和特征提取；对cookies的读取与分析；对用户浏览某网页的动作进行统计分析；综合用户兴趣爱好，统计用户兴趣排行

6、；建立用户兴趣模型。（fw.ΝsΕΑc.编辑）本论结构及每章的基本内容如下：前言给出了写作的背景、工作、研究目标以及研究内容；第1章开发环境的主要介绍；第2章详细介绍了Web数据挖掘及相关技术，包括Web文本挖掘概述、Web日志挖掘概述、Cookies分析、收藏夹分析、中文分词介绍和钩子以及用户兴趣建模的相关情况；第3章进行系统分析与实现；第4章对本文作了全面性的总结。