一种基于页面Block的Web信息提取方法

基于页面结构的信息提取是Web数据挖掘中三大研究领域之一。该研究的关键技术是如何识别Web页面的组织形式,从中挖掘所需要的页面信息。文中基于页面的语义分块（Block）给出一个新的块主题提取算法,与传统的以页面为单位的Web信息提取相比,更符合实际情况,粒度优势明显。该算法针对页面中不同分块的重要性给予不同的权值,依据权值大小取舍页面信息提供给用户。针对该算法进行了模拟实验,从实验结果可以看出该算法具有一定的实用性和有效性。     

一种基于页面Block的Web信息提取方法

基于页面结构的信息提取是Web数据挖掘中三大研究领域之一。该研究的关键技术是如何识别Web页面的组织形式,从中挖掘所需要的页面信息。文中基于页面的语义分块（Block）给出一个新的块主题提取算法,与传统的以页面为单位的Web信息提取相比,更符合实际情况,粒度优势明显。该算法针对页面中不同分块的重要性给予不同的权值,依据权值大小取舍页面信息提供给用户。针对该算法进行了模拟实验,从实验结果可以看出该算法具有一定的实用性和有效性。     

一种基于自组织映射神经网络的Web页面个性化推荐模型

人工神经网络(ANN)为Web挖掘技术提供了一种新思路.针对传统聚类方法面对大量动态增长的Web日志数据健壮性和灵活性不够的缺点,提出了一种基于自组织映射神经网络的用户信息聚类模型,最后给出的实例证明在此基础上的Web页面的个性化推荐算法能够有效地进行Web页面个性化推荐.     

一种以Web语义挖掘的个性化信息推荐设计

该文首先介绍了介绍Web知识挖掘的实现流程和数据挖掘的基本原理及方法,通过对Web知识的分析,引出基于Web挖掘的个性化信息推荐流程.然后研究了基于语义层次Web的个性化信息推荐的方法包括用户兴趣的感知方法、用于兴趣的捕获方法等,在此基础之上,利用导出语义层次的Web使用文档和生成个性化推荐的Web页面集,并详细介绍了...     

个性化Web推荐服务研究

本文主要论述了个性化Web推荐构成,提出了基于Web挖掘的个性化推荐服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、n元预测模型及页面加权算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

基于Web日志挖掘和相关性度量的电子商务推荐系统

基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统. 首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据. 然后,对日志进行分析,提取出特征序列. 再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性. 最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表. 实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.     

基于Web挖掘的自适应站点优化设计

现有的静态Web站点结构不能满足人们准确地找到所需信息和享用个性化服务的要求。本文不但通过Web日志文件的挖掘,找出用户的频繁访问路径来改进Web站点结构,而且分析当前访问页面与后续候选推荐页面的内容相关性,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容。这样,用户可快速定位到频繁访问的后续页面位置,且页面内容大多是用户感兴趣的主题信息。在此基础上,提出了一个自适应站点模型AdaptiveSite,经过推荐质量分析,该模型具有较好的优化性能。     

基于Web信息组织模型的元数据检索技术

针对目前互联网搜索引擎主要使用全文检索技术,无法从Web页面中提取元数据信息情况,设计了一个基于信息组织模型的Web元数据信息提取和检索系统.使用基于正则表达式的元数据信息提取模型,信息提取和索引程序不断从数量巨大的Web页面中提取元数据信息,对本地元数据库进行不断地更新.抽象了多种Web信息组织模型,设计了相应的信息检索模型,并且这些模型可以大范围地应用于提取Web站点的元数据,所采用的方法充分利用了Web页面的数据结构,避免了采用复杂的语法、语义分析,为面向多个领域的元数据信息检索做出了一定的研究和探索.     

改进的关联规则算法在电子商务中的应用

Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。     

一种重构网站结构的Web日志挖掘数据预处理方法

在Web日志挖掘的过程中,数据预处理是整个Web日志挖掘过程的基础,其直接影响了日志挖掘的质量和结果.由于目前大多数网页都采用框架模式,而传统的预处理技术并没有针对frame页面进行过滤,即使过滤,也会导致页面结构的混乱,从而不能够为路径补充提供正确的信息.基于此,本文提出一种基于重构网站结构的Web日志挖掘数据预处理方法以及基于它的路径补充方法.