采用构造后缀树方法的在线挖掘浏览模式

在构建个性化服务中常常通过需要挖掘用户的浏览模式来改进站点的结构，使得客户访问站点变得容易。问题的关键就在于如何从Web日志中发现用户浏览模式。该文就此提出一种算法，通过为Web日志数据构造后缀树进行序列挖掘，找出最大频繁序列，进而发现有意义的浏览模式。该算法的重要特点是可以在线进行。     

基于选择偏爱度的频繁模式挖掘算法

Web技术迅速地发展,如何从庞杂的信息中获取知识已经成为人们迫切希望解决的问题之一。通过对Web日志文件的挖掘可以发现用户的频繁访问模式,找出用户的偏爱度和满意度,进行个性化服务或者帮助站点管理者进行站点的管理和结构。针对如何发现用户的频繁偏爱模式这个问题,本文综合了用户浏览时间和浏览页面的频度这两个决定因素,提出了基于选择偏爱度的使用模式挖掘算法(SPM算法),该算法在一定程度上提高了使用模式挖掘算法的覆盖率和准确率。     

序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用

分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法,论述了基于Web挖掘的个性化服务研究,详细阐述了其挖掘过程,最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。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对Web信息资源的组织方式进行有效更新,从而提高网络信息服务效率,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用

分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点，提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法，论述了基于Web挖掘的个性化服务研究．详细阐述了其挖掘过程，最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。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对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

一种基于Close模式发现用户频繁访问路径的方法

Web日志挖掘的一个主要任务是获得用户的浏览模式,这对Web站点的改进和为用户提供个性化服务提供了非常有价值的潜在信息。该文在分析用户访问模式的特点后,提出了Close模式的概念,基于此概念提出了一种挖掘用户频繁访问模式的Close算法。该算法利用频繁访问模式的封闭特性,挖掘出既是频繁的又是封闭的访问模式,在一定程度上减少了下一阶段“寻找最大频繁访问模式”的工作量。用实际数据对算法的性能进行了验证和分析。     

基于s-Tree算法的个性化推荐服务研究

本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法,并以此去分析用户的访问模式,挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息,进而优化站点结构,为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。     

基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用

在Web挖掘的基础上设计针对Web服务的Web访问事务模型WTM和个性化推荐算法。算法以WTM为基础,旨在根据用户的访问模式向用户推荐个性化的Web资源。其利用关联规则得到的频繁项集实时地匹配用户的当前访问序列,对不同的用户提供不同的推荐资源。在此过程中不需产生所有的关联规则,提高了推荐的效率。最后,将该模型和算法应用于网络教学实践得出了个性化的网络教学环境。     

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点,对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式,发现用户访问网站的偏好和兴趣,从而优化站点结构,实现个性化的服务。针对Web日志数据特点,本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体,用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原,模拟抗体学习抗原的生物机理,自动生成代表用户访问模式的记忆抗体,实现动态聚类。     

Web挖掘中发现用户访问模式算法的改进与分析

Web日志挖掘的一个主要任务是获得用户的浏览模式,这对Web站点的改进和为用户提供个性化服务提供了有价值的潜在信息.本文提出了一种改进算法--RD_Close.该算法对数据挖掘中的Close方法进行了改进,并引入了RD_Apriori方法中缩减数据库的思想.这种改进算法能有效发现用户频繁访问模式.最后,用实际数据对算法性能进行了充分验证和深入分析.     

Web应用数据挖掘可视化界面布局的设计方法

在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个Web应用挖掘可视化系统.该系统能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣,并对所得出的结果进行可视化的处理.为了识别用户浏览模式利用Apriori算法对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行了挖掘.采用Web图可视化了Web站点的拓扑结构以及各节点访问计数和登录计数信息.Web图的新颖之处在于两点:首先,为了将Web拓扑结构映射到Web图上,利用了站点拓扑结构数据和站点应用数据;其次,在绘制表示用户登录计数的信息层时允许通过使用动态布局的方法,以及为每一层的节点重新分配360度周长的方法来解决节点之间的冲突问题.文中较详细地阐述了该系统对Web应用数据挖掘可视化界面布局的具体措施.     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web挖掘研究综述

论文介绍了Web挖掘的概念,指出了Web挖掘中存在的问题,给出了Web挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,针对每一种分类介绍了各自的研究对象、表示方法、处理方法、应用领域及最近的研究情况,同时展望了Web挖掘的未来研究方向。     

Web挖掘研究

因特网目前是一个巨大,分布广泛,全球性的信息服务中心,它涉及新闻,广告,消费信息,金融管理,教育,政府,电子商务和许多其它信息服务,Web包含了丰富和动态的超链接信息,以及Web页面的访问和使用信息,这为数据挖掘提供了丰富的资源,Web挖掘就是从Web活动中抽取感兴趣的潜在有用模式和隐藏的信息,对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析,包括Web结构挖掘,多层次Ｗeb数据仓库方法以及Ｗ eb,Log挖掘等。     

Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web挖掘在教学平台中的应用研究

介绍Web数据挖掘的基本概念、主要过程、方法,并利用Web数据挖掘对教学平台中的网络日志进行具体分析,探讨Web数据挖掘在应用过程中存在的一些问题。     

Web数据挖掘研究

网络资源的迅速增长使Web挖掘研究日益重要,文章介绍了Web挖掘的概念、流程以及分类,并从挖掘对象、方法、过程等方面分别对Web内容挖掘、Web结构挖掘、和Web使用挖掘进行详细的阐述.     

Web使用信息挖掘综述

Web使用信息挖掘可以帮助我们更好地理解Web和Web用户访问模式,这对于开发Web的最大经济潜力是非常关键的。一般来说,使用信息挖掘包含三个阶段：数据预处理,模式发现和模式分析。文章以这三个阶段为PWeb框架,分别介绍了数据预处理的技术与困难,Web使用信息挖掘中常用的方法和算法,以及主要应用。     

Web使用模式挖掘研究

Web使用模式挖掘是利用Web使用数据的高级阶段，文中分析了Web使用模式挖掘流程及挖掘技术后，架构了一种用于Web使用模式的工具，并将其应用在优化Web站点的链接结构，发现潜在客户等方面。     

Web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要内容之一，其应用领域非常广泛。将Web数据挖掘技术应用于电子商务网站的营销中，可发现许多有用的信息，有效地使用这些信息可促进电子商务网站的发展。     

一种Web使用模式挖掘模型的设计

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘.介绍了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的数据清洗和会话识别等关键技术作了详细讨论.