Web使用挖掘技术分析

介绍了一种Web挖掘的分类，包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。讨论了Web使用挖掘过程的三个步骤，即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析，详细分析了每一个步骤中所使用的技术。指出了目前Web使用挖掘研究存在的不足，给出了Web使用挖掘未来的研究方向。     

Web使用挖掘研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用与研究.Web数据挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个研究方向,文中研究的重点是Web使用挖掘.Web使用挖掘研究的主要对象是用户的使用记录,研究的主要过程包括数据预处理、模式发现和模式分析.文中详细介绍了Web使用挖掘的最新研究成果,并对将来技术的研究方向和发展趋势进行了探讨性的预测与分析,为进一步的理论研究和实际应用工作提供了指导性的建议.     

Web使用挖掘研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用与研究。Web数据挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个研究方向,文中研究的重点是Web使用挖掘。Web使用挖掘研究的主要对象是用户的使用记录,研究的主要过程包括数据预处理、模式发现和模式分析。文中详细介绍了Web使用挖掘的最新研究成果,并对将来技术的研究方向和发展趋势进行了探讨性的预测与分析,为进一步的理论研究和实际应用工作提供了指导性的建议。     

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。     

基于Web的数据挖掘技术

由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更加复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。文中综述了基于Web的数据挖掘技术,并且介绍了一种全新的技术XML。XML的推广和使用,对于推动Web挖掘和知识获取具有重要的意义。如何进一步的开发Web数据挖掘,充分利用Web资源,还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性同时又具有极大的开发潜力。     

基于XML的Web数据挖掘技术的研究

Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中一个很重要的研究领域,文章首先介绍了Web数据挖掘的几个分类,分析了Web数据挖掘所面临的问题,最后介绍了XML技术并对XML在Web数据挖掘的应用进行了研究。XML的推广和使用对于推动Web数据挖掘具有重要意义。     

基于Web的数据挖掘技术

由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更加复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.基于Web的数据挖掘主要分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘.文中综述了基于Web的数据挖掘技术,并且介绍了一种全新的技术XML.XML的推广和使用,对于推动Web挖掘和知识获取具有重要的意义.如何进一步的开发Web数据挖掘,充分利用Web资源,还有待于进一步的研究.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性同时又具有极大的开发潜力.     

关于Web挖掘技术的研究

本文讨论了Web的特点，介绍了Web挖掘的概念，给出了Web挖掘研究的三种分类：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘．并以搜索引擎为重点说明了Web挖掘技术的应用。     

基于用户访问模式的数据挖掘技术在大型图书网站中应用的研究

数据挖掘技术分支很多,其中,基于用户访问模式的挖掘(也称Web日志挖掘或使用记录的挖掘)对于一个企业网站的建设有重要的意义.本文结合一个大型图书网站的建设,来研究基于用户访问模式的数据挖掘技术在大型网站中的应用.首先介绍了用户访问模式(Web使用记录)挖掘的基本流程,接着详细介绍了数据结构的设计,数据顸处理,挖掘算法的应用,规则的生成等关键性的数据挖掘技术,最后介绍了产生的规则的应用.     

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Web的数据挖掘技术

基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘目前最流行的分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问挖掘,根据Web数据挖掘的最近研究现状,小结了几个研究热点.由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更为复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.最后介绍一种全新的技术XML,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性,同时又具有极大的开发潜力.     

Web日志挖掘数据预处理研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,数据挖掘的研究也进入了一个新的阶段。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,而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。Web日志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。本文针对基于日志的数据挖掘,提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了算法实现。     

Web挖掘研究

Internet的迅速发展,使得worldwideweb已经成为一个巨大的、蕴涵着具有潜在价值知识的分布式信息空间,为数据挖掘研究提供了丰富的资源的同时也提出了新的挑战。该文首先概述了数据挖掘的概念、挖掘算法及其主要应用领域,然后结合Web数据的多样性、丰富和动态的超链接信息以及Web用户访问信息,详细阐述了Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web用户访问信息挖掘的概念、定义、主要的挖掘算法及最新研究进展,文章最后介绍了Web挖掘的研究方向和发展趋势。     

基于WUM的个性化智能站点的研究

Internet和电子商务的发展带动了Web数据挖掘技术的发展.本文提出了针对提高Web服务质量的解决方案:采用WUM为核心技术,建立一个智能Web站点,通过建立与更新用户模式库,个性化地为用户的访问提供推荐服务.     

Semantic Web Mining: State of the art and future directions

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: More and more researchers are working on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they make use of Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself.The Semantic Web is the second-generation WWW, enriched by machine-processable information which supports the user in his tasks. Given the enormous size even of today’s Web, it is impossible to manually enrich all of these resources. Therefore, automated schemes for learning the relevant information are increasingly being used. Web Mining aims at discovering insights about the meaning of Web resources and their usage. Given the primarily syntactical nature of the data being mined, the discovery of meaning is impossible based on these data only. Therefore, formalizations of the semantics of Web sites and navigation behavior are becoming more and more common. Furthermore, mining the Semantic Web itself is another upcoming application. We argue that the two areas Web Mining and Semantic Web need each other to fulfill their goals, but that the full potential of this convergence is not yet realized. This paper gives an overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.     

基于Web的日志挖掘数据预处理方法的研究

随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现,使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志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。论文针对基于日志的数据挖掘提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了很好的算法实现。     

Web挖掘的研究综述

Internet的迅猛发展及Web数据量的迅速膨胀为数据挖掘研究提供了丰富的资源.如何在这个巨大的、信息量无比丰富的信息空间提取所需的知识,是数据挖掘面临新的研究课题,Web挖掘是解决上述问题的一个途径.Web挖掘是数据挖掘技术在Web上的应用,介绍Web挖掘的特点,深入分析Web挖掘的分类,并详细阐述Web挖掘的发展应用.     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

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。