基于Web日志的隐私保护关联规则挖掘方法

电子商务网站用户的每次购物会话信息会被记录在Web服务器的日志中,分析这些日志并挖掘出购物篮商品问的强关联规则,可以主动为Web终端用户提供商品推荐,优化网站服务质量.鉴于原始用户会话信息及挖掘结果的隐私保护问题,提出了一种新的数据随机干扰处理方法,即结合列置换的伪列随机化回答方法,先对原始日志信息进行变化和隐藏,然后以此为基础,给出了一种基于住逻辑与操作的高效频繁项集生成算法,进而实现了原始信息及挖掘结果均获得隐私保护的网上购物篮问题的关联规则挖掘.实验结果表明,本方法具有很好的隐私保护性、高效准确性以及适用推广性.     

基于Web日志挖掘的网站结构优化方法

通过对Web日志信息的分析挖掘，以及辅助适量编程和两个算法：GTPFWLP(Get True Path From Web Log Path)和CBP(Confirm Backtrack Point),实现了回溯点和目标页的确定，并最终实现了网站物理结构的调整和再组织。     

基于OLAP的上海社区服务网后台数据仓库的设计与实现

首先给出数据仓库以及OLAP等一些相关概念，然后叙述了OLAP多维数据分析的几种方法，最后介绍了基于OLAP的上海社区服务网后台数据仓库的设计方案及其具体实现方法。     

一种含两层专家网络的委员会机器模型

针对含单层专家网络的委员会机器在处理复杂问题时拟合能力不足的情况,本文提出了一种基于两层专家网络的委员会机器(CM-2LE)模型,并推导了其中的网络权值学习规则.对人造数据的整体检验和对实际的气象数据的逐次预报检验,通过调节隐含层节点数目,实验误差结果出现了较明显的减小过程,表明通过增加委员会机器中专家网络的层数,可以提高委员会机器的拟合能力.     

基于数据仓库的工作流日志智能管理

工作流管理系统是一种软件平台，它定义、执行、监控和管理企业中各种业务流程，其中流程日志是非常重要的信息资源，它跟踪记录业务流程执行的真实情况。这些信息可用来分析流程的执行情况，帮助理解性能“好”和“坏”的原因。本文将根据工作流日志的特性结合数据仓库技术，构建一个流程日志数据仓库，为进一步分析挖掘“隐藏”在流程日志中的“知识”打下良好的基础。     

一种基于WebMO模型的迭代式软件估算方法

改进了基于WebMO模型的软件规模和工作量估算方法,通过调整项目的计数规范、修正基于Web的规模预测因子、增加软件配置模块等途径,对实际的Web项目进行了迭代式估算.应用结果表明,改进方法在对Web软件项目的估算可靠性方面有了一定的提高.