基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,实现用户聚类和页面聚类,并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

模糊聚类算法在Web使用挖掘中的应用

将模糊聚类最大树的方法应用到Web使用挖掘上,提出一种以用户浏览时间为单值和区间两种 情况的Web使用模糊聚类算法。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

Web站点的路径聚类研究

用户对Web网站访问兴趣可以通过页面的浏览顺序表现出来,Web站点的访问日志记录了用户访问页面的详细信息.介绍Web站点访问日志挖掘的相关知识,并定义新的兴趣度,相似度和聚类中心,提出了一种基于用户访问兴趣的路径聚类算法,最后通过实验来验证这种算法的有效性.     

Web访问模式聚类中引入Web内容挖掘的方法

在用户访问模式的聚类过程中引入页面的相似性因子，从用户访问的主要内容和访问路径两个方面来度量访问模式的相似性，针对以往对这种集成研究忽略的问题进行深入的探讨，提出了有效的解决方法，合理地降低了聚类结果的类别数目，能更准确地发现一个网站的潜在用户类。     

基于SOM的模糊聚类在Web日志挖掘中的应用

将自组织映射神经网络（SOM）与FCM结合,利用SOM的并行计算能够减少模糊C均值算法在处理海量数据时的聚类时间,可以提高聚类算法的速度和效果,同时使用该算法对校园网Web日志进行数据挖掘,能够对用户行为进行分析,从而提出相应的方法,更好地提高服务效率和管理质量。     

模糊聚类的最大树算法在Web页面分类中的应用

通过Web日志中记录的客户对Web页面的访问情况建立Web页面的用户访问矩阵,在此基础上构造模糊相似矩阵,根据模糊相似矩阵由最大树算法进行聚类。分析和算例表明,通过模糊相似矩阵进行聚类避免了构造模糊等价矩阵的大计算量,具有简单、快捷,适合处理高维数据的特点。     

模糊聚类在Web信息检索中的应用研究

如何从大量信息中快速、有效地进行Web信息检索已经成为一项重要的研究课题，但是传统的搜索引擎所提供的搜索结果仅仅按照与查询的相关性从高到低排成一个有序列表，不具备层次性，用户使用起来并不方便，该文基于Web资源中词语的不分明性即模糊性，提出采用模糊聚类的方法自动组织搜索引擎的结果来解决这个问题。     

基于Weblog的模糊聚类分析

该文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,给出了模糊聚类分析在数据挖掘中应用的主要步骤,最后用实例证明了Web模糊聚类的可行性。     

模糊动态聚类算法在网络教育中的应用

针对当前大部分网站使用的是动态页面,分析日志比较困难的问题,给出了在动态网页环境下Web使用记录挖掘的数据采集方法;为了使计算简单、快捷,给出了一种Web用户和页面的直接模糊聚类算法,从而能够根据学生的访问规律对页面内容进行分类、总结和预测趋势,指导高校网站的建设,提高网络教育,具有很好的实用价值。     

一种Web用户访问路径的可能性模糊聚类算法

结合Web用户访问特点,针对Web用户访问路径聚类分析中普遍存在的对象类别不确定性现象进行了研究.结合模糊聚类和可能性聚类的特点,提出来一种新的用户访问路径的可能性模糊聚类算法.新方法通过定义相关的截集,自动地将对象分配到若干簇中,避免了人工干预,实现了交叉聚类的目的.新方法建立在leader聚类算法的框架上,只需要扫描数据集一遍使得算法效率大大提高.在标准数据集上的对比试验表明新算法不仅是有效的,而且效率较高.     

数据挖掘过程中的模糊聚类方法

在研究数据挖掘过程中常见的数据聚类方法的基础上，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘过程中的特性，讨论了其在大型数据库中的应用方法。     

基于模糊聚类的个性化Web信息检索系统研究

本文利用模糊聚类的原理(神经网络SOM算法)提出一种个性化WEB信息检索系统结构,包括用户个性化模糊聚类和网络信息模糊聚类,并分别论述其实现过程。     

基于变精度粗糙集的Web用户聚类方法

针对Web使用挖掘中的用户聚类问题,提出一种基于变精度粗糙集理论的粗糙聚类方法,该方法放宽经典粗糙集中不可区分关系的传递性将其扩展为相容关系,使用变精度粗糙集的相对错误分类率β来形成新的相似β上近似,从而将一个用户划分到多个聚类,该方法不需要区分用户会话,降低了数据预处理的难度,通过理论推导和实例证明了其有效性。