基于Web日志的用户访问模式挖掘

随着数据挖掘和万维网技术的结合,使得从收集到的访问 Internet网页的网站日志记录中执行数据挖掘成为可能.将数据挖掘技术应用于 Web日志记录,来发现用户访问 Web页面的模式,便形成了 Web访问模式挖掘. Web访问模式挖掘是从 Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,用于找出头 N个用户,头 N个被访问页面,最频繁访问时间以及关联模式、序列模式、聚类模式、分类模式和 Web访问趋势等,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的. Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的热点,详细论述了 Web访问模式挖掘的概念、方法和过程.     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

随着数据挖掘和万维网技术的结合，使得从收集到的访问Internet网页的网站日志记录中执行数据挖掘成为可能。将数据挖掘技术应用于Web日志记录，来发现用户访问Web页面的模式，便形成了Web访问模式挖掘。Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息，用于找出头N个用户，头N个被访问页面，最频繁访问时间以及关联模式、序列模式、聚类模式、分类模式和Web访问趋势等，这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务，有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的。Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的热点，详细论述了Web访问模式挖掘的概念、方法和过程。     

基于Web日志挖掘的网页推荐系统的设计

提出了一种基于Web日志挖掘的网页推荐系统。该系统采用Web日志挖掘的方法对用户的访问记录进行分析,挖掘出与用户访问的页面具有一定相关度的页面并推荐给该用户,为用户提供最合适、更具人性化的信息资源。     

Web日志挖掘研究

通过对Web服务器日志件进行分析，可以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径。在本算法中，首先以Web站点的URL为行、以UserID为列建立URL—UserID关联矩阵，其元素值为用户的访问次数。然后。采用模糊聚类算法和K-平均算法两种方法分别对列向量进行分析得到相似客户群体，对行向量进行分析可获得相关页面，对后再进一步处理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日志挖掘技术在电子商务网站中的应用

在电子商务网站中,可以根据客户的访问日志挖掘出有价值的信息,根据信息划分客户群体和发现潜在的客户,使网站可以提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动,从而提升业绩。Web日志挖掘是数据挖掘在web页面上的应用,文章对Web日志挖掘进行了介绍,给出了web日志挖掘的步骤和方法,对Web日志挖掘工具进行了分析,并介绍了其在电子商务网站中的应用。     

Web日志数据预处理

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,是整个Web日志挖掘过程的基础,在Web日志挖掘中起着重要的作用,数据预处理关系到Web日志挖掘的质量．对数据预处理的基本知识及Web日志数据预处理的四个阶段进行了综述和研究,并给出了一些算法的伪码以及经过预处理的事务在实际事务数据库中的存储形式．     

Web日志数据预处理

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,是整个Web日志挖掘过程的基础,在Web日志挖掘中起着重要的作用,数据预处理关系到Web日志挖掘的质量.对数据预处理的基本知识及Web日志数据预处理的四个阶段进行了综述和研究,并给出了一些算法的伪码以及经过预处理的事务在实际事务数据库中的存储形式.     

基于XGMML—LOGML的Web日志挖掘

介绍了XGMML和LOGML语言,在此基础上讨论了Web日志文件的预处理过程和一个基于XGMML—LOGML的Web日志挖掘体系结构,实例表明：与原始日志文件挖掘相比,基于XGMML—LOGML处理的Web日志文件挖掘所需要的时问更少,挖掘的内容质量更高,能更好地满足用户的需求．     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

利用相对访问率——支持一偏爱度的概念,设计了网站访问矩阵及时间矩阵,并利用这两个矩阵得到用户浏览偏爱路径．实验表明该算法能够准确地反映用户的浏览兴趣,可应用于个性化推荐服务中．     

基于关联规则的Web日志挖掘算法

分析了经典的基于关联规则的Apriori挖掘算法,对该算法在Web日志挖掘中存在的不足进行了讨论。针对这些不足,对该算法进行了改进,并介绍了算法的具体实现。经实验测试,改进后的算法具有更好的效率。     

Web日志挖掘数据预处理方法研究

Web日志挖掘通过分析Web服务器的日志文件发现用户访问站点的浏览模式,预处理是保证高效、快速地挖掘到正确、有用的模式最为关键的环节.笔者分析了数据预处理的具体过程,并对数据预处理方法进行了深入的研究.     

基于电子商务的Web挖掘技术研究

Web挖掘是数据挖掘与Web领域相结合的产物.本文首先讨论了Web数据挖掘的基本知识,然后在此基础上深入分析了Web挖掘技术在电子商务领域中的具体应用.     

基于Apriori改进算法的Web日志挖掘支撑工具的实现

Web日志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,以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径等,其目的在于从用户访问Web系统的行为中发现用户的访问模式.在对Web日志挖掘的原理和技术进行讨论的基础上,重点探讨了如何将Apriori改进算法应用于对Web日志的挖掘,提出了一种基于该算法的Web日志挖掘实现方法,实验结果表明了算法的有效性.     

基于数据挖掘算法的网格日志分析

为提高网格资源的安全性,将数据挖掘算法应用到对网格日志的分析上,通过对网格日志的分析挖掘,从中发现用户的非法行为,实现对用户的限制性访问控制。用一个例子对这种方法进行了描述。该方法的提出增强了网格的安全性。     

基于WEB挖掘的SWMS模型的研究与实现

万维网的出现使得计算机拥有了海量的资源,但也困扰着人们获取其中有用信息.W eb挖掘的应用为解决此问题指明了方向.对W eb挖掘的最新技术及发展方向进行了论述,包含W eb挖掘分类,W eb挖掘的特征和两个具体的W eb挖掘算法,最后提出一个具体的W eb挖掘系统SWMS模型.