使用定制Apriori算法发现潜在的用户浏览行为

大多数组织将信息放在网上，是因为希望被世界看到。他们的目标是让访问者来到网站，感到舒适并停留一段时间，并试图全面了解该运营中的组织。随着教育系统日益需要数据挖掘，挖掘由此产生的大量学生信息以发现隐藏的有用信息（如规则、聚类和分类等模式）的机会出现了。教育领域为许多有趣且具有挑战性的数据挖掘应用提供了基础，例如天文学、化学、工程学、气候研究、地质学、海洋学、生态学、物理学、生物学、健康科学和计算机科学。使用所需的兴趣度量收集有趣的模式，这有助于我们发现最终用于开发网站的复杂模式。我们研究了数据挖掘在来自印度易卜拉欣帕特南古鲁纳纳克理工学院的教育日志数据上的应用。我们提出了一种定制的Apriori算法，以发现有效的模式分析。最后，分析Web日志的使用和访问趋势不仅可以为网站开发人员和管理员提供重要信息，还有助于创建自适应网站。