面向社交网络(人人网)的Web访问预测

毕业设计（论文）题目面向社交网络的Web访问预测电子与信息工程学院计算机系05班学生指导教师设计所在单位计算机系网络所二0一四年六月毕业设计（论文）任务书I系（所）系(所)主任批准日期毕业设计(论文)任务书电信学院计算机系05班学生毕业设计(论文)课题面向社交网络的Web访问预测毕业设计(论文)工作自2014年3月01日起至2014年6月15日止毕业设计(论文)进行地点：电信学院计算机系课题的背景、意义及培养目标社交网络随着互联网的发展日益流行，对人类产生越来越深远的影响。Web访问预测研究正是在这一背景下逐步开展起来的。Web访问预测研究对互联网行业的发展有着深远的意义。学生采用Web挖掘的思想，用软件工程的方法，对社交网络中的用户行为进行简单的研究与预测。通过单独完成一套模型的研究、设计和开发使学生熟悉并掌握所学的计算机知识，并得到综合的锻炼。设计(论文)的原始数据与资料1软件工程2数据库原理3Web数据挖掘技术综述4c++或者java编程语言课题的主要任务1掌握Web挖掘和Web访问预测的基本方法2运用Web预测方法对社交网络用户行为作出简单分析预测3运用c++语言或者java语言西安交通大学西安交通大学本科毕业设计（论文）II课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求)1完成课题要求2掌握Web挖掘和Web预测的基本方法3掌握Web预测在社交网络中的应用4掌握c++或java编程语言完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等)1论文（15000字以上）2外文翻译（2000-3000字）3相关代码包主要参考文献1《数据挖掘方法及应用》2《基于文档相关度计算的网页预测模型》3《Web数据挖掘综述》4《基于Web挖掘的个性化信息推荐》5《关联规则技术研究》指导教师接受设计(论文)任务日期（注：由指导教师填写）学生签名：毕业设计（论文）考核评议书III西安交通大学毕业设计(论文)考核评议书院系(专业)班级指导教师对学生所完成的课题为的毕业设计(论文)进行的情况，完成的质量及评分的意见：指导教师年月日毕业设计(论文)评审意见书评审意见：评阅人职称年月日西安交通大学本科毕业设计（论文）IV毕业设计(论文)答辩结果院系(专业)毕业设计(论文)答辩组对学生所完成的课题为的毕业设计(论文)经过答辩,其意见为并确定成绩为毕业设计(论文)答辩组负责人答辩组成员年月日摘要V论文题目：面向社交网络的Web访问预测学生姓名：陈浩指导教师：李文摘要随着互联网的快速发展，社交网络也开始日益流行起来，并且开始对人类的生产生活产生越来越深远的影响。Web访问预测研究正是在这一背景下逐步开展起来的。通过对社交网络的Web访问预测的研究，人们可以改善系统功能、提供个性化服务等，因此Web访问预测研究对互联网行业的发展有着深远的意义，在整个互联网行业有着巨大的研究价值和极具潜力的商业价值。本文以Web挖掘为基础，以社交网络的代表网站人人网的数据为数据源，在介绍了数据挖掘、Web挖掘、关联规则等相关技术后，对面向社交网络的Web访问预测系统进行了需求分析、概要设计和详细设计，对人人网的用户进行了一些简单的行为分析和预测。这些分析和预测包括人人网用户的兴趣爱好、亲密好友、喜爱分享、最近可能访问等方面。最后对系统进行了简单的功能和性能测试。并且对课题工作进行了总结和展望。关键词：Web访问预测；人人网；行为分析；Web挖掘西安交通大学本科毕业设计（论文）VITitle:OrientedsocialnetworkingWebaccesspredictionName:ChenHaoSupervisor:LiWenABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheInternet,socialnetworkshavebegunincreasinglypopular,andbegantoproducemoreandmoreprofoundimpactontheproductionofhumanlife.Webaccesspredictionisgraduallyunfoldedinthiscontext.ResearchonsocialnetworkthroughWebaccessprediction,peoplecanimprovesystemfunctionalitytoprovidepersonalizedservice,theWebaccesspredictionresearchonthedevelopmentoftheInternetindustryhasfar-reachingsignificanceinthewholeInternetindustryhasgreatresearchvalueandhighlypotentialcommercialvalue.Inthispaper,miningWeb-based,socialnetworkingsiteRenrenrepresentativedataforthedatasource,aftertheintroductionofdatamining,Webmining,associationrules,andotherrelatedtechnologies,orientedsocialnetworkingWebaccessdemandforecastingsystemanalysis,preliminarydesignanddetaileddesignofallnetworkusersperformedsomesimplebehavioralanalysisandforecasting.Theseanalyzesandforecastsofinterestincludeallnetworkusers'preferences,closefriends,lovetoshare,access,etc.mayrecently.Finally,thesystemwassimplefunctionalandperformancetesting.Andtheworkcarriedoutonthetopicsummaryandoutlook.Keywords:WebAccessPrediction;Renren;BehaviorAnalysis;WebMining目录VII目录1绪论.............................................................................................................................11.1研究背景及意义...............................................................................................11.2国内外研究现状...............................................................................................31.2.1国外研究现状.........................................................................................31.2.2国内现状.................................................................................................31.3Web访问预测面临的挑战...............................................................................41.4论文主要工作...................................................................................................41.5论文组织结构...................................................................................................42相关技术.....................................................................................................................62.1数据挖掘...........................................................................................................62.1.1数据挖掘的介绍.....................................................................................62.1.2数据挖掘的流程.....................................................................................72.1.3数据挖掘的应用.....................................................................................72.2Web挖掘...........................................................................................................82.2.1Web挖掘的介绍.....................................................................................82.2.2Web挖掘的基本流程.............................................................................82.2.3Web挖掘的主要应用.............................................................................92.3Web日志挖掘.................................................................................................102.3.1Web日志挖掘概述...............................................................................102.3.2Web日志挖掘的过程...........................................................................102.3.3Web日志挖掘的应用...........................................................................112.4关联规则及Apriori算法.............................................................................112.4.1关联规则的基本概念..........................................