基于用户访问模式的Web预取算法

缩短Web访问中的用户感知时间,是Web应用中的一个重要问题,服务器需要预测用户未来的HTTP请求和处理当前的网页以提高Web服务器的响应速度,为此提出了一种基于用户访问模式的Web预取算法.该算法根据Web日志信息分析了用户的访问模式,并计算出Web页面间的转移概率,以此作为对用户未来请求预取的依据.实验结果表明,该预取算法能有效提高预测精度和命中率,有效地缩短了用户的感知时间.     

具有访问时间完整性的Web日志方法

Web服务器日志记录了外部用户对本服务器的访问信息，是分析网站的重要数据。但是根据当前流行的几种Web日志格式来看，它们所记录的时间数据并不完整；当用户访问一个网页时，只记录了访问该网页的开始时间，而没有记录访问结束时间。这将造成访问信息的丢失，给今后的分析工作(如访问时间统计、用户会话识别等)带来困难。本文提出了一种Web日志方法，它能克服目前Web服务器日志的这一缺点，记录完整的时间信息．     

基于Linux系统下Apache软件的Web服务器设置

Apache是Linux系统下最常用的Web服务器软件,它功能强大,运行稳定,是各大Web服务器的首选。本文介绍了Apache的安装、httpd.conf文件参数的设置、用户访问的控制和认证、以及虚拟主机的设置等。     

基于Neuro-Fuzzy方法的Web服务器访问流量预测

Neuro-Fuzzy方法是将神经网络和模糊逻辑进行有机的结合，用于解决复杂的非线性问题；用它来进行Web服务器流量预测，是一种新的思路和方法。该文介绍了模型构造的基本思想、结构、算法，也介绍了进化式聚类方法和预测过程；同时，给出了实验数据及分析。     

一个自适应Web站点构架的设计

现今Web站点是越来越复杂而且不智能化。用户在访问Web站点时经常会碰到很多问题,主要原因是Web站点对用户的需求缺乏适应性。文中研究了自适应Web站点,提出一个理论框架,并针对此框架给出一个构建自适应Web站点的系统架构,介绍了使用文本挖掘方法和Web用法挖掘方法,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果。主要通过挖掘Web服务器日志数据使站点更容易访问。     

一个自适应Web站点构架的设计

现今Web站点是越来越复杂而且不智能化。用户在访问Web站点时经常会碰到很多问题，主要原因是Web站点对用户的需求缺乏适应性。文中研究了自适应Web站点，提出一个理论框架，并针对此框架给出一个构建自适应Web站点的系统架构，介绍了使用文本挖掘方法和Web用法挖掘方法，改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果。主要通过挖掘Web服务器日志数据使站点更容易访问。     

基于MFP算法的Web日志挖掘技术的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,需要通过Web日志挖掘分析用户的访问模式.数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术.文章就此进行了深入的研究,在已知用户访问路径的基础上,提出一种基于MFP算法的日志挖掘算法,并结合实例具体介绍了该算法的执行过程.     

基于Web-Log Mining的N元预测模型

随着Web上用户访问信息的不断增加,特别是Web服务器可提供大量的日志文件,使得有可能对这些大数据集进行知识挖掘,例如,对用户未来的访问进行预测.提出了一种利用服务器日志文件,运用N元(N-gram)预测模型对用户未来可能进行的Web访问请求进行预测.这种模型会选择性地对用户可预测的请求进行预测,从而大大提高了预测精度.实验证明,在自然语言中普遍适用的N元预测模型同样适用于网页预测.同时,采用了一种有效的简化手段,大大压缩了模型的大小,使得5元模型和传统的2元模型大小基本相同,而预测精度提高了1倍.该结果可以广泛地运用到Web上,包括网页的预发送、预取、推荐以及Web上的caching机制.试验是建立在真实的Web日志上的,该算法无论在预测精度上还是在可适用度上都优于以往的算法.     

浅析JSP中Cookie的使用

Cookie是服务器发送给浏览器的体积很小的纯文本信息,用户以后访问同一个Web服务器时浏览器会把它们原样发送给服务器。通过让服务器读取它原先保存到客户端的信息,网站能够为浏览者提供一系列的方便。     

一种基于关联分类方法的Web用户兴趣预测

对用户分类是Web挖掘的一个重要的研究方向。文中提出一种基于关联规则的分类方法,并且将它应用于用户兴趣预测。首先对服务器日志文件预处理,形成一个访问事务集。然后对该事务集进行数据挖掘,找出所有的满足最小支持度的类别关联规则。最后用这些类别关联规则去预测用户的兴趣。实验证明此方法是有效的。     

基于产品3D模型点击流的客户行为分析

将Web服务日志进行扩展，以基于Web的产品3D模型浏览的操作日志和客户基本信息作为源数据，建立了客户操作模型，采用FP-growth关联规则分析方法，挖掘客户对产品及产品系列的兴趣度，为企业制定相应的产品开发策略和市场营销策略提供决策支持。     

专用服务器文件系统FRFS的设计和实现

随着因特网的广泛应用,Web服务器的系统性能成了人们关注的问题。为提高它的访问速度,我们分析了Web服务器的文件访问模式,提出了一种新型文件系统FRFS（Fast and Reliable FileSystem)的设计思想,使得对小文件的访问速度得到了明显提高。     

基于Web日志文件的孤立点检测算法

Web挖掘是数据挖掘的重要研究分支之一。Web日志文件为Web挖掘提供了数据源,日志信息的孤立点检测是数据预处理的重要环节。介绍Web日志文件的构成,提出一种基于Web日志文件的孤立点检测算法,通过实验对算法进行进一步分析,并对其应用领域做简单概括。     

基于数据库日志的变化数据捕获研究

变化数据捕获方法是数据集成基础设施的战略组成部分,不断推动ETL、EAI等技术的发展.许多数据库厂商都提供了自己的CDC(Change data capture)产品,但只限于针对本身的数据库系统,价格也比较昂贵.虽然通过扫描数据库日志文件可以捕获变化数据,但大多数数据库系统都不提供日志文件的内部格式而只是提供日志访问的程序接口,如Oracle,SQL Server和DB2等.这些提供的接口有的访问活动日志,有的访问稳定日志,有的访问归档日志,因此很难保证读取日志文件的可靠性.现有的研究主要是如何利用程序应用接口读取日志文件,忽略了对可靠性的分析.本文针对读取不同类型的日志文件的可靠性条件进行了分析,提出了可靠读取规则及读取算法;并提出了从日志文件中有效抽取变化数据算法,实验证明了可靠性分析模型.     

基于SQL Server 2005的Web日志挖掘应用研究

提出一个基于SQL Server2005的Web日志挖掘解决方案．主要应用SSIS将日志数据从文本文件导入数据库．在SQL Server Management Studio中应用SQL语句和存储过程完成日志的预处理,然后应用SSAS完成数据挖掘任务。通过关联规则挖掘算法在web日志的应用实例证明解决方案的有效性．     

Web服务器访问日志的保存方法及其实现

把ＩＩＳ的自动日志保存功能和ＡＳＰ技术相结合,提出一种Ｗｅｂ日志保存方案并予以实现。该方法能够更加全面地获取用户访问信息,为分析用户需求,改进Ｗｅｂ站点网页结构提供了丰富的信息：用户访问信息直接存储在Ｗｅｂ数据库,为基于Ｗｅｂ信息的数据挖掘提供了数据源。该方法已在Ｗｅｂ站点的设计和运行中得到实际应用。     

可扩展的Web日志采集框架的设计与实现

以某网站所需的日志分析需求为背景,设计并实现了一种Web日志分析系统的前端日志采集框架.该日志采集方案没有采用传统的写日志文件然后轮训的方式进行日志收集,而是采用客户端/服务器的模式进行"自定义"格式的日志采集.该框架同样完全兼容传统的日志记录格式和记录方式.     

基于静、动态内容分离的Web应用性能优化技术的研究

从目前Web领域的发展状况出发,简要介绍了基于J2EE架构的Web应用的体系结构。讨论了当前主流的将静态和动态内容都部署在应用程序服务器上的部署方式,并在此基础上对Web服务器和应用程序服务器之间划分文件的部署方式进行了研究,提出了通过静、动态分离来提高Web应用效率的新思路。最后IBMHTTPServer+WebSphereApplicationServer为例对这两种方式的执行效率进行了分析和比较。     

基于Matlab Web Server的品种钢建模与优化分析软件

讨论了基于B/S模式的Matlab Web Server的网络应用开发原理,介绍了Matlab Web程序处理的一般流程和相关文件的详细配置方法,通过输入模块从HTML页面获取输入参数和通过输出模块生成包括输出数据和图片的HTML文件.最后利用MATLAB Web Server在湖南湘钢高线制造部开发出了基于B/S模式的品种钢建模与优化系统分析软件,使局域网里的用户通过网络,利用该系统可以对品种钢进行建模与优化,并借助于MATLAB强大的计算与图形展示功能,以图文并貌的方式返回到客户面前.