Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合的挖掘过程

Web挖掘常常被分成Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三类。Web使用挖掘又称为Web日志挖掘,是指从万维网用户的导航行为中发现有价值的信息的一种数据挖掘技术。Web日志挖掘一般有4个步骤:数据预处理、挖掘过程、模式分析和知识发现。数据预处理是对网站日志文件中的数据进行整理,清洗不完全的、杂乱的、噪声数据;模式分析是指提取用户不感兴趣的信息,并找到用户感兴趣的模式的过程;知识发现是指从日志文件中收集并发现有用知识的统计。主要介绍Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合来完成挖掘过程及其应用。     

基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理

在Web日志挖掘中数据预处理是整个挖掘过程的基础,直接影响日志挖掘的质量和结果.提出了一种基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理方法,该方法在处理过程中根据Web日志建立用户访问树,并利用用户访问树进行用户和事务识别,从而可以在缺乏网站拓扑结构的情况下准确地对Web日志进行预处理.     

Web日志挖掘数据预处理过程技术研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。本文介绍了面向Web日志的数据挖掘预处理的一般过程并给出了用户识别的算法实现。     

基于MFP算法的Web日志挖掘技术的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,需要通过Web日志挖掘分析用户的访问模式.数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术.文章就此进行了深入的研究,在已知用户访问路径的基础上,提出一种基于MFP算法的日志挖掘算法,并结合实例具体介绍了该算法的执行过程.     

Web日志挖掘中的数据预处理研究

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,是整个Web日志挖掘过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着重要的作用,也是工作量较大的一部分。数据预处理的基本技术,包括数据清理、数据集成和转换、数据归约等。本文介绍了数据预处理中涉及到的数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别等过程,并提出了一种路径补充算法。     

Web日志挖掘技术的应用研究

Web日志中保存着用户访问网站的大量信息,通过挖掘预处理后的日志数据,可以得到用户聚类,URL聚类以及用户频繁访问路径等诸多有用信息。本文先分析处理网站的日志数据,再阐述了Web日志挖掘的算法,最后讨论了Web日志挖掘的应用。     

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。     

基于Web日志的时态关联规则挖掘算法

分析Web日志数据的特点,把时态约束应用到Web日志数据挖掘中可以获得更好的效率。文章从概化的角度给出了一个基于Web日志的时态关联规则挖掘算法,并用一段用户会话事务数据为例,介绍了具体挖掘过程。     

基于Web日志的数据挖掘初探

Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。该文首先介绍了Web日志挖掘产生的背景,然后介绍了Web日志挖掘的基本概念,着重阐述了Web日志挖掘的预处理和日志挖掘算法两个关键技术,最后介绍了Web日志挖掘的应用,提出了其发展方向。     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

Web日志挖掘是数据挖掘技术在Web日志数据存储中的应用。论文介绍了Web日志挖掘,在分析发现用户访问模式方法——类Apriori算法的基础上,给出一种基于粗糙集的用户访问模式聚类方法。     

基于Web日志分析的Web QoS研究

Internet的服务模式正由传统的数据通信与信息浏览向电子交易与服务转变,需要对不同的用户或HTTP请求提供区分服务和性能保证.本文通过对网络Web服务器日志中记录的大量用户信息进行Web日志分析,研究在Web服务器中及其系统中引入和实现Qos控制的机制和策略,了解用户习惯,提供个性服务,提高服务质量和效率.     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源．已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源,已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

一种CDN中的动态数据存储方案——UbDP

CDN对于动态Web应用的加速通常采用数据缓存或复制技术。针对论坛、博客服务提供商等为注册用户提供个人信息发布平台的网站,提出了一种基于用户的数据分割方法：将数据按所属注册用户进行分割,分布到离该用户最近的数据库系统中。将数据库UID操作分散到多个数据库系统,消除了单个数据库系统的I/O瓶颈。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

基于Web日志的隐私保护关联规则挖掘方法

电子商务网站用户的每次购物会话信息会被记录在Web服务器的日志中,分析这些日志并挖掘出购物篮商品问的强关联规则,可以主动为Web终端用户提供商品推荐,优化网站服务质量.鉴于原始用户会话信息及挖掘结果的隐私保护问题,提出了一种新的数据随机干扰处理方法,即结合列置换的伪列随机化回答方法,先对原始日志信息进行变化和隐藏,然后以此为基础,给出了一种基于住逻辑与操作的高效频繁项集生成算法,进而实现了原始信息及挖掘结果均获得隐私保护的网上购物篮问题的关联规则挖掘.实验结果表明,本方法具有很好的隐私保护性、高效准确性以及适用推广性.     

面向Web日志的语义聚类算法*

由于现有的Web日志缺少明显语义,提出一种语义Web日志模型--SWLM,并给出基于该模型的网页和用户聚类算法.通过日志概念的语义距离定量计算来聚类网页和用户,奠定了Web个性化服务的基础.性能测试实验证明,该模型具有较好的整体性能,能有效地进行网页和用户聚类.     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

基于Web日志分析的Web Qos研究

通过对网络Web服务器日志中记录的大量用户信息进行Web日志分析,研究在Web服务器中及其系统中引入和实现Qos控制的机制和策略,了解用户习惯,提高服务质量和效率。     

基于Web日志分析的Web Qos研究

通过对网络Web服务器日志中记录的大量用户信息进行Web日志分析,研究在Web服务器中及其系统中引入和实现Qos控制的机制和策略,了解用户习惯,提高服务质量和效率.