基于Web结构挖掘的HITS算法研究

随着网络与数据挖掘技术的发展,Web数据挖掘得到了较多的研究。本文从Web结构挖掘的角度出发,在分析了Web结构挖掘技术的基础上,研究了HITS算法。针对HITS算法的多主题性、无关页面、无关链接等问题,提出了HITS算法改进算法。     

关联规则解决网络拥塞改进方法研究

将数据挖掘技术和网络优化管理相结合,解决网络拥塞问题。该文应用Web预取技术,面向常见的纵向结构事务数据库,提出一种改进的关联规则挖掘算法实现Web页面预取,进而缩短页面下载时延。     

Web日志挖掘预处理中的Frame页面过滤算法

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,在介绍了典型的数据预处理技术的基础上,指出Frame页面降低了挖掘结果的兴趣性,并提出相应的解决方法－Frame页面过滤算法消除其影响。通过实验数据对该算法进行验证,说明Frame页面过滤算法可以显著地提高Web日志挖掘结果的兴趣性。     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究.如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是 Web结构挖掘的一个重要研究方向.粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用.文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能.     

Web挖掘在远程教学系统中的应用

Web挖掘是针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信息等在内的各种Web数据,应用数据挖掘的方法,提取抽象的、潜在的有用的知识。本文通过对远程教学系统中Web挖掘应用的分析,着重介绍了Web访问挖掘基本流程,并总结了Web挖掘结果在远程教学系统中的重要作用。     

一种WEB日志挖掘的数据预处理方法①

Web日志是目前Web数据挖掘的重要研究方向。数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术。详细的介绍了Web日志挖掘的预处理过程。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别会话和框架页面清理、路径补充。用户识别后,框架页面降低了数据挖掘的效率,可以通过过滤框架页面大幅度减少产生的无效页面数。     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展,特别是计算机技术的不断普及,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息技术等多学科而出现的一项新技术,且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用。因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心,每时每刻有海量数据产生于此,这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战。Web不仅由页面组成,而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录,而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用Web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息,本文就Web挖掘技术的Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨。     

Web挖掘在远程教学系统中的应用

Web挖掘是针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信息等在内的各种Web数据．应用数据挖掘的方法．提取抽象的、潜在的有用的知识。本文通过对远程教学系统中Web挖掘应用的分析。着重介绍了Web访问挖掘基本流程．并总结了web挖掘结果在远程教学系统中的重要作用。     

应用Web结构挖掘的PageRank算法的改进研究

随着Internet技术的发展,Web网页成为人们获取信息的有效途径,Web数据挖掘逐渐成为研究的热点。基于Web结构挖掘的PageRank算法存在不足的情况下,提出了一种改进的算法,实验结果证明改进的算法较原算法具有较好的效果,具有一定的实用价值。     

Web数据挖掘与挖掘算法探讨

本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,并对Web数据挖掘技术的研究进行概述。利用Apriori算法发现频繁集,找到页面间的关联规则。针对网页超链接结构的特点：一条超链接只能建立在两个网页上,发现频繁集只要找出所有2-项集即可,从而提出网页超链接挖掘的NApriori算法。NApriori算法显著提高了Apriori算法的效率。     

基于结构挖掘的排序算法研究综述

随着Internet的迅猛发展,Web成为了人们获取信息的重要途径。但是,网页数量的与日剧增,信息量的爆炸式增长,也为人们的信息查询带来了不便。Web数据挖掘技术的引入提高了检索质量,特别是Web结构挖掘在搜索引擎中的应用,很好地帮助用户快速从搜索结果中锁定对自己真正有用的信息。本文对基于结构挖掘的排序算法进行了大量搜集分析,并进行了归纳总结。     

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。     

基于Web使用挖掘的匿名用户购买预测模型

基于Web使用挖掘的思想,通过在Web日志文件中加入用户页面动作记录,结合浏览页面和页面行为两方面的内容,设计算法计算支持度计数,进行关联规则挖掘,力图提取更加准确的用户购买模式;参照这些模式,利用一种混合模式算法对Web站点匿名访问用户的购买概率进行预测,建立预测模型,并给出了实验结果分析.提出的模型对企业的客户关系管理具有积极的意义.     

互联网目标页面间隐式关联规则的发现

通过对Web日志信息的数据预处理和分析挖掘，辅助适量编程和算法TPARD(Target Pages Association Rule Discovery)，最终实现了互联网目标页面间隐式关联规则的发现，从而可以优化网站结构，进一步提高对Web终端用户的服务质量。     

基于Bayes概率的用户兴趣发现

本文结合网页结构，充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换，基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法，再结合人工智能策略，将能更好地辅助网站设计，并为电子商务的决策提供充分依据。     

基于编辑距离的Web数据挖掘

Div+CSS流行于Web页面的布局,在这种布局下,网页中很多数据记录以重复结构的形式聚集在一个层级。为了更好地从网页中挖掘数据,提出了一种新的Web数据挖掘算法,把树编辑距离转化为字符串编辑距离的计算,改进字符串编辑距离算法,利用字符串编辑距离评价树的相似度,进而找到网页中的重复模式,提取数据。通过针对不同重复模式特征的网页的实验说明,基于编辑距离的Web数据挖掘算法不仅能提取具有根节点及上面几层相同的网页的数据,对具有底层节点相同的网页也是有效的。     

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。