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1.
Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题. 相似文献
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首先对Web日志数据挖掘技术进行了详细的叙述,然后深入研究了数据挖掘中的模糊FCM算法,基于其缺点提出了一种改进的模糊均值聚类算法.并验证改进的FCM算法是有效并且是高效的.最后运用改进的FCM算法进行Web日志挖掘分析. 相似文献
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程林钢 《电脑编程技巧与维护》2014,(10):40-41,44
针对当前Web日志数据信息越来越多的问题,传统的数据库管理系统无法对其进行有效的操作分析。采用数据挖掘技术对其进行研究,从数据挖掘的系统结构和数据挖掘的过程两个方面对数据挖掘进行描述;对Web日志挖掘的理论和过程进行了详细的分析;给出ID3算法的描述,并给出了部分核心的代码。 相似文献
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数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例 总被引:5,自引:0,他引:5
在日益激烈的市场竞争中,海量信息的存储、挖掘而得到的任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的。概要介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理(O-LAP分析)等概念,并介绍了一个工具SAS及其在网站访问量分析中的应用实例。 相似文献
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基于Web环境下的OLAP技术的研究和实现 总被引:4,自引:0,他引:4
论述了当前基于C/S结构的OLAP系统在体系结构上的不足之处,认为解决方法是使用三层结构。在讨论了WebEB环境下对数据库进行操作的的各种技术的特点后,分析了作者设计和实现的一个基于Web环境的OLAP查询工具EASY QUERY。 相似文献
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Web日志中保存着用户访问网站的大量信息,通过挖掘预处理后的日志数据,可以得到用户聚类,URL聚类以及用户频繁访问路径等诸多有用信息。本文先分析处理网站的日志数据,再阐述了Web日志挖掘的算法,最后讨论了Web日志挖掘的应用。 相似文献
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Web日志挖掘数据预处理研究 总被引:6,自引:0,他引:6
随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,数据挖掘的研究也进入了一个新的阶段。Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面,而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。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。本文针对基于日志的数据挖掘,提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了算法实现。 相似文献
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WEB日志挖掘实现网站优化 总被引:6,自引:0,他引:6
挖掘用户访问网站的web日志记录,得到用户访问的页面和访问路径,将页面和路径抽象为点和线,构造有权有向图。由算法找出有向图最佳的访问路径和访问点,实现网站的优化。 相似文献
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在计算机与信息技术普及的今天,人们的消费需求、行为和习惯都可以化为海量的用户数据。这样的数据挖掘成果,正逐步为公众所分享。 相似文献
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基于OLAP与DM一体化思想的数据建模技术的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
OLAP与DM(数据挖掘)一体化已成为决策支持系统领域研究的新热点。文章着重讨论了一种基于OLAP与DM一体化思想的数据模型的建立技术,并从动态建模过程和静态空间结构两个方面对该模型进行了详细的分析。 相似文献
16.
LI Guo-hui 《数字社区&智能家居》2008,(4)
基于Web的数据挖掘是一个结合数据挖掘和WWW的热门研究主题,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。本文阐述了Web数据挖掘的定义、分类和过程,并对Web数据挖掘的应用与发展前景进行了探讨。 相似文献
17.
李国慧 《数字社区&智能家居》2008,(2):592-595
基于web的数据挖掘是一个结合数据挖掘和WWW的热门研究主题,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。本文阐述了Web数据挖掘的定义、分类和过程,并对Web数据挖掘的应用与发展前景进行了探讨。 相似文献
18.
覃晓群 《数字社区&智能家居》2007,1(5):1423-1424
Web挖掘指使用数据挖掘技术在万维网数据中发现潜在的、有用的信息。文章通过对Web挖掘在远程教育中的应用进行分析,提出一种基于Web挖掘的远程教学服务系统模型,着重介绍了Web挖掘的基本过程。 相似文献
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基于Web日志挖掘的个性化服务站点 总被引:2,自引:1,他引:2
介绍个性化站点的概念,并对Web日志挖掘系统体系结构进行分析。其后将关联规则挖掘技术应用到日志事务会话中,在对日志数据的特性分析的基础上提出类Apriori挖掘算法。对类Apriori挖掘算法得到的频繁项集如何有效提取关联规则提出了最有效的方法。在实际应用中探讨了如何从多个匹配的关联规则中选择合适的匹配规则。 相似文献