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站点的路径聚类研究

用户对Web网站访问兴趣可以通过页面的浏览顺序表现出来,Web站点的访问日志记录了用户访问页面的详细信息.介绍Web站点访问日志挖掘的相关知识,并定义新的兴趣度,相似度和聚类中心,提出了一种基于用户访问兴趣的路径聚类算法,最后通过实验来验证这种算法的有效性.     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

基于Web日志挖掘的个性化服务技术的研究

随着互联网的迅速普及和广泛应用,网络信息资源的数量及网站设计的复杂度也呈急剧增长趋势。如今,针对用户特性并向用户提供个性化服务已经成为计算机技术的研究热点之一。本文首先简述了Web日志挖掘的相关概念和具体实现过程,然后重点讲述了Web日志挖掘的关键技术。最后采用了用户群体聚类算法与Web页面聚类算法相结合实现挖掘用户访问模式,并针对个性化服务的应用和发展方向进行了研究和分析。     

基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理

在Web日志挖掘中数据预处理是整个挖掘过程的基础,直接影响日志挖掘的质量和结果.提出了一种基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理方法,该方法在处理过程中根据Web日志建立用户访问树,并利用用户访问树进行用户和事务识别,从而可以在缺乏网站拓扑结构的情况下准确地对Web日志进行预处理.     

基于Web日志的网站优化方案的设计与实现

Web日志挖掘的研究对象是Web日志数据,挖掘的对象是提供服务的网站的信息,挖掘结果可以帮助改善网站的设计,本文基于Web日志挖掘提出一种网站优化方案,本方案采用AprioriAll算法对用户频繁访问路径进行挖掘,根据挖掘结果进行模式分析,最终实现网站结构的调整、优化,提高用户满意度和站点的访问率。     

基于兴趣度的Web用户访问模式分析

Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容.构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度.应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实数据集上的实验,结果表明引入了用户兴趣度的日志挖掘算法是行之有效的.     

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点，对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式，发现用户访问网站的偏好和兴趣，从而优化站点结构，实现个性化的服务。针对Web日志数据特点，本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体，用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原，模拟抗体学习抗原的生物机理，自动生成代表用户访问模式的记忆抗体，实现动态聚类。     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

WebLog访问序列模式挖掘

WebLog挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web服务器的日志文件。通过WebLog的序列模式挖掘可以改善Web的信息服务。该文介绍了传统的WebLog中访问序列模式挖掘的方法,并在此基础上提出了一种对WAP-tree的改进构造方法。     

A process of knowledge discovery from web log data: Systematization and critical review

This paper presents a comprehensive survey of web log/usage mining based on over 100 research papers. This is the first survey dedicated exclusively to web log/usage mining. The paper identifies several web log mining sub-topics including specific ones such as data cleaning, user and session identification. Each sub-topic is explained, weaknesses and strong points are discussed and possible solutions are presented. The paper describes examples of web log mining and lists some major web log mining software packages.     

基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究

Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用.Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向.通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决.提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务.通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式.     

Two-level Clustering of Web Sites Using Self-Organizing Maps

Web sites contain an ever increasing amount of information within their pages. As the amount of information increases so does the complexity of the structure of the web site. Consequently it has become difficult for visitors to find the information relevant to their needs. To overcome this problem various clustering methods have been proposed to cluster data in an effort to help visitors find the relevant information. These clustering methods have typically focused either on the content or the context of the web pages. In this paper we are proposing a method based on Kohonen’s self-organizing map (SOM) that utilizes both content and context mining clustering techniques to help visitors identify relevant information quicker. The input of the content mining is the set of web pages of the web site whereas the source of the context mining is the access-logs of the web site. SOM can be used to identify clusters of web sessions with similar context and also clusters of web pages with similar content. It can also provide means of visualizing the outcome of this processing. In this paper we show how this two-level clustering can help visitors identify the relevant information faster. This procedure has been tested to the access-logs and web pages of the Department of Informatics and Telecommunications of the University of Athens.