基于Filter技术的Web个性化服务应用研究

基于数据挖掘的Web个性化服务系统是一个应用于网站的后台服务软件,能够为网站管理者和访问者提供信息收集、分析或个性化页面服务。它具有智能性、安全性、可扩展性等特点,可广泛应用于商业或其他用途的网站系统。文中运用J2EE中的Filter技术,针对Web个性化服务,提出了一种新的应用框架,并较细致地阐述了Filter的实现及配置的整个过程。采用Filter技术,能大大提高用户识别、会话识别的准确性,是实现个性化服务的理想方法。     

基于蚁群聚类的top-N推荐系统

本文先将原始Web日志进行预处理,即时Web日志进行数据清洗,用户识别,会话识别和格式转换等.再用蚁群聚类算法对预处理后的日志进行聚类分析,提取具有代表性的用户访问模式,最后用协同过滤推荐技术向网站访问者进行推荐,提供个性化服务,从而实现网站的个性化推荐.     

基于Web数据流挖掘的资源服务实现

为了提高网站的利用率及优化网站,构建了Web数据流挖掘系统,介绍了该系统的框架结构,并以商丘师范学院校园网为挖掘对象,说明了Web数据流挖掘的工作流程以及Web资源服务的具体实现流程。实践证明,基于Web数据流挖掘技术实现Web资源服务,可充分利用Web网站的信息和网络资源,实时、高效地为用户提供个性化的Web资源服务。     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

基于WEB挖掘的个性化服务研究

针对用户特性向用户提供个性化服务将是web服务的发展趋势，本文从Web个性化服务的本质出发，详细地研究了实现Web个性化服务的关键技术：Web挖掘技术和信息推荐技术，并在此基础上设计了一个基于Web挖掘的个性化服务系统原型。     

基于模板的Web信息提取系统的设计与实现

随着Web上信息的迅速扩展,Web信息提取技术正应用于搜索引擎、用户兴趣挖掘以及个性化信息获取等多种应用和研究中.文中通过采用模板技术,设计并实现Web招聘信息提取系统.该系统根据已配置的模板,从各高校就业中心网站提取招聘信息,结构化并存入内嵌HSQL数据库中.基于已采集的信息,进行个性化搜索,找到用户所需招聘信息.试验结果表明,该系统能够完成信息的提取和个性化搜索,具有很好的实际效用.另外,由于该系统采用java和内嵌HSQLDB开发,具有高度的平台移植性和很好的移动便捷性.     

基于Web挖掘的个性化远程教育系统研究

针对现在网络远程教育存在的系统教育模式单一问题,通过介绍Web挖掘在远程教育系统中的应用,指出了Web挖掘的基本过程和关键技术,提出了一种基于Web挖掘的个性化远程教育服务系统模型,重点论述了应用Web挖掘进行个性化远程教育服务系统的体系结构及其个性化引擎实现.实践证明基于Web挖掘技术在远程学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段.     

基于用户偏好的垂直网站自适应结构研究

Web用户数据挖掘技术的应用,为Web信息结构的自适应调整奠定了基础。文章针对垂直网站系统,提出了一种根据Web用户偏好,自适应地调整网站信息结构的结构模式。该研究对优化网站信息结构、提供个性化信息服务具有重要的意义。     

基于Web挖掘的个性化技术研究

针对用户特性向用户提供个性化服务已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一。研究了Web挖掘技术,阐述了Web挖掘技术存在的不足,并对应用Web挖掘技术实现个性化服务的发展前景进行了分析。     

Web服务个性化推荐研究综述

随着Web服务的广泛使用和互联网上服务数量的增加,如何向用户提供最佳的服务选择列表成为了新的挑战.Web服务个性化推荐实现了由被动接受用户请求向主动感知用户需求的转变.个性化的Web服务推荐方法已经成为Web服务发现和选择的有效辅助手段.Web服务的个性化推荐技术也成为了近年来服务计算领域的研究热点.对当前Web服务个性化推荐的文献进行了归类分析,总结了当前Web服务个性化推荐的技术现状、研究方法和实验的数据集,列出了未来Web服务个性化推荐研究热点和挑战.