基于多代理技术的分布式Web日志挖掘系统

在分析分布式Web日志挖掘的困难以及介绍多代理的概念和特性后，提出了一个基于多代理技术的分布式Web日志挖掘系统的体系结构。介绍了Web日志挖掘过程以及多代理在该系统中的应用。     

一种分布式Web日志挖掘系统的设计与实现

Web挖掘已从早期的理论研究逐步转向实用阶段，可以利用对Web日志的挖掘发现用户的浏览模式、分析站点的使用情况。有效的Web日志挖掘工具是Web日志挖掘应用成功的关键。针对Web日志挖掘工具存在的问题与不足，提出了一种新颖的基于移动Agent技术的分布式Web日志挖掘系统（MAWLMS）的体系结构。重点阐述了移动代理层的设计，详细说明了移动Agent挖掘算法的设计与实现，包括最大向前路径识别算法和频繁遍历路径发现算法。最后对MAWLMS系统进行了验证，实验结果显示基于MAWLMS系统的分布式Web日志挖掘是可行且有效的。     

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。     

Web挖掘技术研究

对Web挖掘技术作了全面论述，介绍了Web挖掘的分类和应用，给出了Web数据模型，探讨了Web内容挖掘，Web结构挖掘以及Web日志挖掘的基本思想和方法。     

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。     

基于数据仓库的Web日志挖掘技术研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题.     

Web日志挖掘在个性化远程教育中的应用

本文在分析、总结现代远程教育特征和Web日志挖掘技术的基础上.讨论了Web日志挖掘在个性化远程教育中应用.并提出一个基于Web日志挖掘的个性化远程教育推荐系统.     

Web使用挖掘的数据预处理

Web使用挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web使用数据源。在数据挖掘研究领域中，数据预处理起着至关重要的作用。Web使用挖掘的数据源最主要的是Web日志，介绍了Web日志的具体内容，针对Web日志的特点，介绍预处理过程中一些特殊情况的处理方法，并在事务的识别阶段给出了一种新的最大向前引用序列挖掘算法——剪枝算法。     

Web访问挖掘的预处理技术的研究

Web日志挖掘就是运用数据挖掘技术从Web日志中发现和抽取信息的过程。数据预处理是Web日志挖掘的一个关键环节。对数据预处理的各个环节进行研究,并介绍各个环节中的一些特殊处理方法,根据对Web服务期日志数据格式的分析,对会话概念进行了形式化描述,然后在分析目前会话构造算法的基础上,提出了基于时间和引用的启发式方法来构造会话。     

一种基于Web日志文件的信息挖掘方法

数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术。文中根据Web访问模式的用户特征，提出了一种基于Web日志文件的信息挖掘系统的体系结构。在此基础上，分析了其数据挖掘过程和信息挖掘算法。     

Web日志挖掘中的序列模式识别

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,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 .     

基于事务的Web日志挖掘在远程教育中的应用

远程教育的生存和发展将取决于能否提供个性化的教学服务,Web日志挖掘技术使个性化的远程教育成为可能.本文介绍了一种基于事务的Web日志挖掘方法,并对其在个性化远程教育系统中的应用和实现作了探讨和研究.     

Web日志挖掘在远程教学系统中的应用

针对传统远程教学平台的不足,文章提出了基于Web日志挖掘的远程教学系统模型,并对组成该系统的关键模块进行了分析,以期为构建个性化远程教学系统提供依据。     

改进的关联规则算法在电子商务中的应用

Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。     

基于Web日志的网站优化方案的设计与实现

Web日志挖掘的研究对象是Web日志数据,挖掘的对象是提供服务的网站的信息,挖掘结果可以帮助改善网站的设计,本文基于Web日志挖掘提出一种网站优化方案,本方案采用AprioriAll算法对用户频繁访问路径进行挖掘,根据挖掘结果进行模式分析,最终实现网站结构的调整、优化,提高用户满意度和站点的访问率。     

基于Web结构数据挖掘技术的数学方法

引入传统的数学方法，线性方程组表示Web页结构之间的关系及通过求解齐次线性方程组来计算Web页的PageRank的键值，进而发现Web结构中重要的Web页的知识，可以被用来改进搜索引擎的性能。     

基于语义的Web挖掘

基于语义的Web挖掘是使用从现有Web数据中抽取的语义或直接使用Web数据中已有的语义结构来帮助Web挖掘。它有效地结合了语义网和Web挖掘两个领域的研究成果,既可以通过开发新的语义结构来帮助Web挖掘,又可以利用挖掘结果促进语义网的创建。本文介绍了基于语义的Web挖掘的基本思想和研究现状,分析了语义网和Web挖掘相结合的优势,并详细论述了国际上关于利用数据挖掘技术创建语义网,利用语义挖掘Web数据和直接挖掘语义网三个方面的研究工作。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

利用语义进行Web结构挖掘

本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨,并对PageRank算法进行了分析,针对该算法的不足之处进行了改进。     

利用语义进行Web结构挖掘

本文论述了利用语义挖掘Web结构、Web使用挖掘进行了基于语义挖掘方法的探讨，并对PageRank算法进行了分析，针对该算法的不足之处进行了改进。