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.     

KDW综述:基于Web的数据挖掘

由于Web数据所具有的半结构化特征,基于Web的数据挖掘与传统的基于数据库的数据挖掘有许多不同之处,基于Web的数据挖掘主要包括3种数据挖掘任务：对Web的内容的挖掘,对Web结构的挖掘和对Web访问的挖掘,该文综述了基于Web的数据挖掘技术,并介绍了国内在这个领域的研究现状。     

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.     

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.     

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。     

Web数据挖掘技术及工具研究

Internet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。文章就Web挖掘技术的概念、分类及文本挖掘和用户访问模式挖掘的实现技术做了详细的阐述,并在此基础上介绍了一些实用的Web挖掘工具。     

一种基于图结构挖掘WEB用户访问模式的方法

挖掘Web用户访问模式常用的技术有Web挖掘特有的路径分析技术和数据挖掘领域的传统技术。文章首先分析了现有路径分析技术的不足,然后从Web用户访问模式挖掘过程预处理的结果用户会话文件开始,提出了一种基于Web拓扑结构(图结构)挖掘用户访问模式的方法,提高了发现模式的精确性和效率,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试。     

一种基于Web日志文件的信息挖掘方法

数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术。文中根据Web访问模式的用户特征，提出了一种基于Web日志文件的信息挖掘系统的体系结构。在此基础上，分析了其数据挖掘过程和信息挖掘算法。     

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。     

Web user clustering and Web prefetching using Random Indexing with weight functions

Users of a Web site usually perform their interest-oriented actions by clicking or visiting Web pages, which are traced in access log files. Clustering Web user access patterns may capture common user interests to a Web site, and in turn, build user profiles for advanced Web applications, such as Web caching and prefetching. The conventional Web usage mining techniques for clustering Web user sessions can discover usage patterns directly, but cannot identify the latent factors or hidden relationships among users?? navigational behaviour. In this paper, we propose an approach based on a vector space model, called Random Indexing, to discover such intrinsic characteristics of Web users?? activities. The underlying factors are then utilised for clustering individual user navigational patterns and creating common user profiles. The clustering results will be used to predict and prefetch Web requests for grouped users. We demonstrate the usability and superiority of the proposed Web user clustering approach through experiments on a real Web log file. The clustering and prefetching tasks are evaluated by comparison with previous studies demonstrating better clustering performance and higher prefetching accuracy.     

Web日志挖掘中的数据预处理技术研究与实现

Web日志挖掘可以使我们发现Web用户潜在的使用规律和模式。为了将存在着缺失、错误、噪音的原始Web日志数据转化为可靠、完整、准确的用户访问事务数据库,数据预处理工作是十分关键和重要的一步。文章就Web日志挖掘的预处理模型进行了深入的研究,并将其应用到实际日志数据预处理中,得到了理想的结果。     

基于SPAM-FPT的WebLog访问序列模式挖掘

WebLog访问序列模式挖掘将数据挖掘中的序列模式技术应用于Web服务器上的日志文件，以此来改善Web的信息服务，而在对海量的数据挖掘时，系统资源开销很大。该文结合SPAM、PrefixSpan的思想，提出一个新的算法——SPAM-FPT，该算法通过建立First_Positon_Table，避免了SPAM中的“与操作”、“连接操作”以及PrefixSpan中大量的“投影数据库”的建立，可以快捷地挖掘数据库中所有“频繁子序列”。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务更具个性化和针对性。     

Advanced data preprocessing for intersites Web usage mining

Web usage mining applies data mining procedures to analyze user access of Web sites. As with any KDD (knowledge discovery and data mining) process, WUM contains three main steps: preprocessing, knowledge extraction, and results analysis. We focus on data preprocessing, a fastidious, complex process. Analysts aim to determine the exact list of users who accessed the Web site and to reconstitute user sessions-the sequence of actions each user performed on the Web site. Intersites WUM deals with Web server logs from several Web sites, generally belonging to the same organization. Thus, analysts must reassemble the users' path through all the different Web servers that they visited. Our solution is to join all the log files and reconstitute the visit. Classical data preprocessing involves three steps: data fusion, data cleaning, and data structuration. Our solution for WUM adds what we call advanced data preprocessing. This consists of a data summarization step, which will allow the analyst to select only the information of interest. We've successfully tested our solution in an experiment with log files from INRIA Web sites.     

Web日志的高效多能挖掘算法

通过对Web服务器日志文件和客户交易数据进行分析,可以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径,提出了一种新颖的Web日志挖掘算法。在该算法中,首先以Web站点URL为行、以UserID为列建立URL－UserID关联矩阵、元素值为用户的访问次数,然后,在列向量进行相似性分析得到相似客户群体,对行向量进行相似性度量获得相关Web页面,对后者再进一步还可以发现频繁访问路径。实验结果表明了算法的有效性。     

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。