Web使用挖掘综述

互联网使用信息的挖掘就是对互联网用户网络访问行为进行分析挖掘,以获得描述其中内存规律的 模式。全面介绍了Web使用挖掘的应用价值、挖掘的数据源、数据的预处理、挖掘的方法等。     

基于粗糙集的Web用户行为预测研究

随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用,Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日志挖掘已成为研究热点。很多基于关联规则的方法已经被应用于Web挖掘中。运用基于差别矩阵的粗糙集提取Web日志中的关联规则,并将生成的关联规则集用于用户行为的预测。实验结果说明该方法的有效性和实用性。     

基于用户行为的Web使用挖掘数据采集技术研究

如何准确、及时、全面地采集用户使用数据是Web使用挖掘研究重要的前提和基础.本文从用户行为视角,讨论了传统的基于Web日志进行Web使用挖掘研究所面临的问题,对基于用户行为的Web使用挖掘的数据采集技术进行了深入分析,重点研究了主动式服务器端数据采集方法和客户端数据采集方法.     

支持Internet上个性化信息重组与发布的Web挖掘关键技术的研究

Internet上个性化信息的重组与发布是Web个性化技术的一个重要组成部分,这一领域目前存在的主要问题是:并非没有信息重组和发布的工具,而是缺乏能够使这类工具高效工作的支持技术。本文提出一种将流数据处理技术引入Web点击流、IP地址流及页面文本流挖掘和分析过程,研究基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析方法;将本体和领域知识引入Web内容挖掘过程,研究领域知识指导下的Web内容挖掘方法;将基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析与领域知识指导下的Web内容挖掘相结合,研究Internet上Web信息模式和Web用户模型及其相互关系的建立;将上述研究成果应用于实际,以期达到高效地支持Internet上满足用户个性化要求的信息重组与发布的目的。     

Web访问序列模式挖掘算法的研究

针对现有Web访问序列模式挖掘算法和PrefixSpan算法存在的问题,提出一种基于投影位置的Web访问序列模式挖掘算法(PWSPM)。该算法通过序列模式分析,发现用户的行为模式,预测用户对网页的访问模式,进而改进站点的性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率,以及对用户开展个性化的信息服务。实验和应用结果表明,提出的算法具有更好的执行效率,适用于Web日志挖掘,可用于构建智能化Web站点和解决个性化的信息服务问题。     

基于Web评论的用户个人信息提取方法研究

企业收集和获取用户个人信息是其对用户行为进行分析以制定合理营销决策的前提。注意到当前,由于互联网的高度发展和普及,消费用户往往在Web上以评论文本的形式分享其消费习惯、消费偏好和消费体验,这些海量的评论文本中蕴含着极具价值的信息,为用户个人信息的收集提供良好的资源。针对传统企业收集用户个人信息的方法主要以人工为主导,自动化水平较低的问题,提出一种基于Web挖掘技术以网上评论文本为挖掘对象,对用户个人信息进行自动提取以自动分析用户行为的改进方法。企业可以通过此改进的用户个人信息提取方法对用户行为进行分析以自动获取消费用户对产品的反馈意见并制定有针对性的营销策略。     

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。     

Web日志挖掘中路径补充的影响评

Web用户访问多是匿名访问,Web日志挖掘的主要目标是从Web访问记录中抽取用户行为模式,通过分析挖掘结果理解用户的行为,从而改进站点的结构.Web日志挖掘第一步是进行数据预处理.数据预处理是Web页面分析中最耗时的阶段,首先研究了数据预处理的过程,包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充.提出了一种路径补充的算法,...     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

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,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题。本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术。在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用。     

基于Web使用挖掘的网站优化服务研究

Web使用挖掘是通过分析上网过程所产生的数据,发现网络用户访问行为的隐含模式,以此优化网站的设计,吸引潜在的客户。本文就Web使用挖掘技术在网站优化服务中的应用做了探讨和研究。     

Web挖掘在电子商务中的应用

如何从海量的Web数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题,因此,Web挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取潜在的有用模式和隐藏信息。随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域,介绍了Web挖掘技术在电子商务中的具体应用,运用Web挖掘技术对Web数据进行挖掘,了解客户的行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性。     

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。     

浅谈Web日志挖掘技术

Web挖掘作为近年来数据挖掘的一个新的研究领域,因其实用性强而获得了广泛的研究,Web日志挖掘作为Web挖掘中最重要的一个研究领域,通过对服务器日志进行分析挖掘,得出用户的访问模式,它在网站个性化推荐,智能化服务上发挥着重要的作用。     

一种基于后缀树的Web访问模式挖掘算法

在Web使用挖掘中，分析用户的行为模式是一个关键的问题。文中提出了一种基于后缀树的最大频繁序列MFS(Maximal Frequent Sequences)的有效挖掘算法，该算法能够从增量数据中动态发现和输出MFS。     

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的数据挖掘研究综述

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。文章介绍了Web数据挖掘最流行的分类；Web内容挖掘，Web结构挖掘和Web使用记录挖掘，根据Web数据挖掘的最近研究状况，总结了几个研究热点，并介绍了一个Web使用记录挖掘的框架WebSIFT.     

基于相对Hamming距离的Web聚类算法

针对Web使用挖掘中聚类结果准确性不高的问题,提出了一种改进的基于相对Hamming距离和类不一致度的聚类算法。该算法首先以Web站点的URL为行、以UserID为列建立关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对所建立关联矩阵的列向量或行向量进行相似性度量,获得相似客户群体或相关页面。实验表明,该算法具有较高的准确性。     

一个基于关联规则的个性化方法DPARM

针对当前个性化中关联规则挖掘的一些问题,尤其是无法及时更新使用数据这一缺点,提出了一种有效的基于关联规则挖掘的个性化方法DPARM,它将用户兴趣模型的更新和在线推荐紧密结合,及时使用新的用户会话更新用户兴趣模型,从而使个性化系统能够更好反映用户访问模式的变换。使用http://www.cs.depaul.edu上的数据进行了实验,结果表明,该方法是有效可行的。     

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.