基于Agent的分布式数据挖掘系统

本文致力于研究如何将多代理技术应用于分布式数据挖掘中的课题,通过分析典型分布式结构的Web服务器日志,设计Web日志挖掘系统的体系结构、各个代理的具体研究设计工作等。本文将多代理技术与Web日志挖掘技术结合起来,一方面可以更清晰的进行数据挖掘系统的设计,另一方面可以充分利用多代理技术来提高数据挖掘的效率,从而对基于Agent的分布式数据挖掘系统的理论意义和应用层面价值进行探索。     

基于移动Agent的语义挖掘系统研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上，提出了基于移动Agent的语义挖掘系统模型。该系统由三个层次构成：通信网络层、移动Agent平台以及基于语义Web的移动Agent服务，包括推理服务、查询服务、匹配服务、本体服务和语义扩展服务等。并且给出了改进的：粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法，为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于Hadoop的Web日志挖掘

基于单一节点的数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在计算瓶颈,针对该问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,设计一种基于云计算的Hadoop集群框架的Web日志分析平台,提出一种能够在云计算环境中进行分布式处理的混合算法。为进一步验证该平台的高效性,在该平台上利用改进后的算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,在集群中运用分布式算法处理大量的Web日志文件,可以明显提高Web数据挖掘的效率。     

基于MapReduce的Web日志挖掘

针对单一CPU节点的Web数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在的计算瓶颈问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术优势以及蚁群算法并行性的优点,设计一种基于Map/Reduce架构的Web日志挖掘算法。为进一步验证该算法的高效性,通过搭建Hadoop平台,利用该算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,充分利用了集群系统的分布式计算能力处理大量的Web日志文件,可以大大地提高Web数据挖掘的效率。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

WEB日志挖掘及其实现

Web日志中积累了大量的有用信息,从Web日志中发现有用的信息是非常必要的。该文研究了Web日志挖掘的机理,提出了通过访问路径挖掘来分析用户浏览模式的方法,并实现了一种有效的访问路径模式挖掘算法。     

基于知识网格的Web数据挖掘

分析Web挖掘的类型,按照处理对象的不同可以将Web挖掘分为内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘三大类,介绍一种基于分布式知识发现的知识网格体系结构,然后应用可视化的网格应用环境这种知识网格工具对Web数据挖掘过程及Web挖掘应用的执行进行设计。     

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。     

基于Apriori算法的Web日志挖掘研究

本文在对Web日志挖掘理论和Apriori算法研究的基础上,设计和实现了Web访问日志挖掘系统,并将该挖掘系统应用于学院网络中心的"招生信息网"上,对Web服务器的日志记录进行了挖掘实验,找出用户的频繁访问路径,得到较为理想的结果。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是一个极其重要的应用方面,而数据预处理技术在Web日志挖掘中又起到非常重要的作用.介绍Web日志文件的记录格式和Web日志挖掘预处理的一般过程,针对实际应用中遇到的问题提出一种解决方法,最后给出算法代码.     

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RoughSet的Web日志规则挖掘

Web日志挖掘是提高Web应用系统效率的有效手段。将Web日志通过预处理形成决策表,运用Roughset理论中的区分矩阵方法进行属性约简,从而获得简洁有效的关联规则,进行用户行为的预测研究。实验效果良好。     

基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究

Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用.Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向.通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决.提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务.通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式.     

基于web挖掘的用户服务研究

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。基于Web的数据挖掘，是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识，分析了Web挖掘技术的概念、特点、技术等。根据Web数据挖掘最流行的分类，可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘。其中Web使用挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理。该文根据Web数据挖掘的最近研究状况，主要论述了一个更新的频繁路径集的挖掘浏览模式在Web用户个性化服务中的应用，同时，还对发现的知识讨论了其在在线服务中的应用并给出了相应算法。     

电子商务环境下基于移动Agent的Web数据挖掘

针对目前电子商务环境下Web数据挖掘所面临的问题，结合移动Agcnt技术优点，提出了一种新的解决方案，即把各挖掘算法集中到移动Agcnt子系统中，并根据要求动态地创建，然后派遣它们到各商务数据站点数据库中进行数据挖掘。给出了移动Agent系统和整个挖掘系统的设计框架以及工作过程。