Web日志挖掘中路径补充的影响评

Web用户访问多是匿名访问,Web日志挖掘的主要目标是从Web访问记录中抽取用户行为模式,通过分析挖掘结果理解用户的行为,从而改进站点的结构.Web日志挖掘第一步是进行数据预处理.数据预处理是Web页面分析中最耗时的阶段,首先研究了数据预处理的过程,包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充.提出了一种路径补充的算法,...     

基于会话分类的Web用户访问模式挖掘研究

随着Internet的迅速发展,Web站点的访问用户越来越多样化,不同种类用户的访问模式有所不同.提出一种基于会话分类的Web用户访问模式挖掘方法.这套方法把用户会话划分为人类用户会话、网络爬虫会话和资源下载类用户会话三大类,在此基础上分别对3类用户的访问模式进行挖掘.通过会话分类可以提高挖掘的效率与准确性.其中重点研究了人类用户的访问模式挖掘,提出一种基于用户访问路径树的事务识别方法,并对PrefixSpan算法进行了改进.这套方法在实验中取得了很好的挖掘效果.     

基于Web日志文件的关联规则挖掘模块的实现

在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个基于Web日志文件的关联规则挖掘模块。该系统应能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣。为了识别用户浏览模式,实现了利用关联规则挖掘算法Apriori对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行挖掘的模块,该模块针对用户选定的若干页面产生满足最小支持度和最小置信度的页面之间的强关联规则,并以文本的形式显示挖掘的结果。     

Web应用数据挖掘可视化界面布局的设计方法

在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个Web应用挖掘可视化系统.该系统能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣,并对所得出的结果进行可视化的处理.为了识别用户浏览模式利用Apriori算法对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行了挖掘.采用Web图可视化了Web站点的拓扑结构以及各节点访问计数和登录计数信息.Web图的新颖之处在于两点:首先,为了将Web拓扑结构映射到Web图上,利用了站点拓扑结构数据和站点应用数据;其次,在绘制表示用户登录计数的信息层时允许通过使用动态布局的方法,以及为每一层的节点重新分配360度周长的方法来解决节点之间的冲突问题.文中较详细地阐述了该系统对Web应用数据挖掘可视化界面布局的具体措施.     

使用DFA的Web会话构造方法

会话识别是Web使用挖掘数据预处理中重要的一个环节。将确定的有限自动机（DFA）思想运用于会话构造,针对一段用户访问日志,通过DFA中各个状态间的转换,实现会话构造。该方法更多考虑页面之间的连续性,关注用户的实际访问序列,有利于后续的用户访问模式的挖掘。     

基于群体智慧的Web访问日志会话主题识别研究

Web访问日志中的会话(session)是指特定用户在一定时间范围内的访问行为的连续序列。会话主题(topic)是指会话中具有相同用户意图的部分。从会话中进一步识别出能体现用户意图的处理单元(topic)是进行用户访问行为分析的重要基础。目前相关工作主要集中在边界识别上,无法处理用户意图交叉情况。为了解决该问题,该文重新形式化定义了session和topic的相关概念,提出最大划分的求解任务,并设计出了基于用户群体智慧的会话主题识别算法。在使用大规模真实Web访问日志的实验中,我们的算法取得了不错的效果。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中的记录引用信息较完整的情况下,该方法可以高效地获得用户的访问路径。     

一种基于图结构挖掘WEB用户访问模式的方法

挖掘Web用户访问模式常用的技术有Web挖掘特有的路径分析技术和数据挖掘领域的传统技术。文章首先分析了现有路径分析技术的不足,然后从Web用户访问模式挖掘过程预处理的结果用户会话文件开始,提出了一种基于Web拓扑结构(图结构)挖掘用户访问模式的方法,提高了发现模式的精确性和效率,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试。     

基于m-Markov模型的交叉用户会话识别

Web访问日志数据是由单个用户点击形成的数据集,各点击是独立的,会话识别的任务就是将各个独立的点击划分成有意义的会话片段.一般的会话识别算法无法对包含交叉会话数据的Web访问日志数据成功地进行会话识别,利用自适应m-Markov模型能对Web访问日志数据进行交叉服务器会话识别和重构,并在m-Markov模型的基础上结合不同的会话结束判断准则进行会话识别准确率的比较.实验结果显示,将m-Markov模型与基于奖惩策略的会话结束算法结合能明显提高会话识别和重构的准确率.     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法。在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整。然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面。实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合。     

基于客户端的网页预取模型

提出一种基于客户端的网页预取模型。此模型以WPC方法为理论核心,WPC方法以客户端用户访问日志数据为依据,从中挖掘出Web用户的访问模式再通过提出的模式匹配算法进行网页预测,还提出基于Agent的Web预取系统具体应用WPC方法进行网页预取决策。此模型避免或简化了一般的网页预取模型对Web日志进行的复杂的预处理的一些步骤,其中包括数据净化,用户识别,用户会话识别和事务识别等,从而提高了预取效率。实验结果表明该模型能够达到较为理想的预取效果,具有较高的实用价值。     

网页驻留时间约束的用户访问序列挖掘

对Web用户的访问序列进行分析,可以发现用户的爱好、兴趣、习惯等因素,为Web网站的升级修正提供必要的信息支持,提出一种通过对用户访问序列进行分析的数据挖掘方法,该方法采用网页驻留时间为参数来约减会话序列中的网页数,压缩频繁访问序列的规模。实验结果表明,该算法可以降低挖掘成本,为Web用户的商业数据挖掘提供有益的借鉴。     

Web数据挖掘中的数据预处理

Web数据挖掘是分析网络应用的主要手段，其数据源一般是网络服务器日志，然而日志记录的是杂乱的，不完整的，不准确的并且是非结构化的数据，必须进行数据预处理。文章将预处理过程分为3个阶段－数据清洗、区分使用者，会话识别，并提出了一个高效的Web数据挖掘预处理结构WLP和相应的算法。     

Web日志预处理中优化的会话识别方法

针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种优化的会话识别算法。在用户识别后,通过过滤框架页面大幅度减少实验产生的有效页面数,为每个页面设置访问时间阈值,并根据页面重要程度对该阈值进行调整,页面的重要性由页面内容及站点结构确定。实验数据显示,与对所有页面使用单一的先验阈值进行会话识别的方法相比较,该方法得到了真实性更强的会话集。     

Web日志挖掘中数据预处理方法的研究

Web日志挖掘是目前网上智能信息检索和电子商务的主要研究课题之一。而数据预处理在Web日志挖掘中起着很重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。介绍了Web日志挖掘数据预处理过程,综述了国际上的研究现状,及流行的处理方法。针对预处理步骤中的用户会话识别和路径填充进行了相应的改进。根据评估会话构造方法的标准,通过实验对给出的新方法与其他方法进行了分析比较。     

Web日志挖掘中数据预处理方法的研究

Web日志挖掘是目前网上智能信息检索和电子商务的主要研究课题之一。而数据预处理在Web日志挖掘中起着很重要的作用，直接影响日志挖掘的质量和结果。介绍了Web日志挖掘数据预处理过程，综述了国际上的研究现状，及流行的处理方法。针对预处理步骤中的用户会话识别和路径填充进行了相应的改进。根据评估会话构造方法的标准，通过实验对给出的新方法与其他方法进行了分析比较。