Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

基于Web挖掘的智能门户搜索引擎的研究

搜索引擎是人们在Internet上快速获得信息的重要工具之一,但是由于中文自身的特点,使得检索结果的准确性和相关性不是很高,将Web挖掘技术应用到搜索引擎领域,从而产生智能搜索引擎,将会给用户提供一个高效、准确的Web检索工具。文章首先介绍了搜索引擎的工作原理和相关概念,然后介绍了Web挖掘的定义、分类和应用。最后,详细讨论了Web挖掘技术在智能搜索引擎的重要应用。     

基于Web数据流挖掘的资源服务实现

为了提高网站的利用率及优化网站,构建了Web数据流挖掘系统,介绍了该系统的框架结构,并以商丘师范学院校园网为挖掘对象,说明了Web数据流挖掘的工作流程以及Web资源服务的具体实现流程。实践证明,基于Web数据流挖掘技术实现Web资源服务,可充分利用Web网站的信息和网络资源,实时、高效地为用户提供个性化的Web资源服务。     

基于Web挖掘的个性化远程教学的研究

目前基于Internet的远程教育提供了多种个性化教学支持服务，文章通过分析Web使用挖掘在用户浏览行为方面的功能和作用，提出了利用Web使用挖掘技术，对学生访问行为、频度、内容、停留时间等元素的分析，提取每个学生的个性特征，构造出一个基于学生访问行为和方式的个性化远程教育系统模型，以此向学生提供全面的个性化教学服务：     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

基于XML的个性化Web内容挖掘研究

基于XML的Web内容挖掘逐渐成为Web数据挖掘的重要研究课题。论文定义了用户模型,通过三种途径建立用户模型,将XML和个性化技术应用到Web内容挖掘,设计了一个基于XML的个性化Web内容挖掘系统(PWCMS),并讨论了PWCMS的关键技术及实现。实践证明,将XML和个性化技术应用到Web内容挖掘是有效的。     

Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合的挖掘过程

Web挖掘常常被分成Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三类。Web使用挖掘又称为Web日志挖掘,是指从万维网用户的导航行为中发现有价值的信息的一种数据挖掘技术。Web日志挖掘一般有4个步骤:数据预处理、挖掘过程、模式分析和知识发现。数据预处理是对网站日志文件中的数据进行整理,清洗不完全的、杂乱的、噪声数据;模式分析是指提取用户不感兴趣的信息,并找到用户感兴趣的模式的过程;知识发现是指从日志文件中收集并发现有用知识的统计。主要介绍Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合来完成挖掘过程及其应用。     

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。     

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。     

自然语言理解在Web数据挖掘中的应用

Internet的迅猛发展，使其日益成为人们查找有用数据的重要来源。一般的搜索引擎是基于关键字的查询，命中率较低，且不能针对特定用户给出特定服务。提出了将自然语言理解技术与Web数据挖掘相结合，根据用户的特殊需求定制个性化的Web数据挖掘系统，给出了面向新闻挖掘这一特定领域的Web挖掘系统News-Miner的应用方案及设计实现。初步实验结果表明该方案是可行的。该方法可方便地扩展到其它专业应用领域。     

Web挖掘在现代远程教育中的应用

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式,是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。文章介绍了Web挖掘基本情况。在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

Web使用挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术,把Web挖掘应用于电子商务是一个十分有意义的研究方向。本文在简单介绍Web挖掘的基础上,重点介绍了Web使用挖掘及其在电子商务中的应用。并且提出了一种应用于电子商务环境,基于客户选择的,运用Web使用挖掘技术的个性化推荐方法。     

一种基于后项不定长关联规则的Web个性化推荐方法

Web usage mining plays an important part in supporting personalized recommendation on Web and association rule uncovers the interesting relations among items hidden in data. The paper gives an idea of association rule merging-deleting based on the analysis of association rule characteristics and implements it in the rule preparation before the Web personalized recommendation. Furthermore, based on the comparisons in precision, coverage and F1 of recommendation system and the rule numbers used in three kinds of association rules, a Web personalized recommendation method based on uncertain consequent is put forward. After integrative analysis of several recommendation methods, the method given in the paper can be thought as a good selection. At last several pageweighted techniques are introduced in the paper.     

基于Web挖掘的个性化网络学习系统设计

设计了一种基于Web挖掘的个性化网络学习系统,该系统给出了Web内容挖掘、Web使用挖掘和Web结构挖掘的结果,并结合其推荐结果为学习者提供个性化的服务。并给出个性化推荐算法。     

Web实时环境两级过滤中文文本内容自学习算法

用户在互联网发布信息的自由性对Web信息内容过滤提出新的挑战。为此,给出一种自学习的两级内容过滤算法SAFE(self-study algorithm of filtering Chinese text content)。SAFE以数据流的方式处理文本,并根据Apriori性质,在不依赖词典的情况下,通过挖掘关键字和关键词实现对文档的两级内容过滤。利用真实世界Web文档验证了SAFE的有效性,实验表明对给定的主题进行文本内容过滤,SAFE的查全率达到93.75%以上,查准率达到100%,执行时间能够满足Web应用的实时性要求。     

面向Web日志的语义聚类算法*

由于现有的Web日志缺少明显语义,提出一种语义Web日志模型--SWLM,并给出基于该模型的网页和用户聚类算法.通过日志概念的语义距离定量计算来聚类网页和用户,奠定了Web个性化服务的基础.性能测试实验证明,该模型具有较好的整体性能,能有效地进行网页和用户聚类.