网页智能搜索数据挖掘的主要任务

介绍了用于网页智能搜索的数据挖掘技术以及如何创建多维的网页语义数据库。     

Web信息挖掘中Java搜索引擎技术的应用探究

信息挖掘的关键技术就是如何将用户所需的关键词与数据库、网络中的关键词进行匹配并进行筛选和甄别。为了完成此过程,人们利用爬虫技术,对网络信息进行搜索、获取、暂存、分析,并形成最终的搜索结果。在此过程中Java所形成的搜索引擎技术起到了较好的应用效果。     

Web挖掘及其应用研究

Web挖掘就是利用数据挖掘技术，从Web文档和Web活动中提取感兴趣的，潜在的有用模式和隐藏的信息，本文详细阐述了Web的特点，Web挖掘的分类及应用。     

基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎研究综述

Web数据挖掘是将教据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴的研究领域.论述Web数据挖掘的发展现状、发展趋势以及将来可能的研究方向,并简单介绍个性化搜索引擎的一些情况,论述web教据挖掘在个性化搜索引擎中的应用.     

Web使用模式挖掘在电子商务中的应用

在介绍了Web使用模式挖掘技术后，深入论述了Web使用模式挖掘理论在电子商务中的应用，试图将理论与实践结合起来，从而促进电子商务的发展。     

基于垂直网站的网络信息支持系统研究

网络信息支持系统是指根据用户的偏好,为用户主动搜集、筛选和推送网上信息的主动式信息服务系统。讨论了网络信息支持系统的概念、作用,分析了基于垂直网站的信息支持系统的特点和逻辑功能,给出了系统的逻辑模型,对系统开发研制中的关键技术进行了研究。     

基于Web内容挖掘的搜索引擎页面等级改进算法

针对PageRank算法忽略了页面内容的不足，根据用户浏览页面的习惯，将Web内容挖掘的页面相似度引入到算法中，对其进行改进。实验结果表明，改进后的算法可以使页面的PageRank值依据页面相似度发生变化，符合人们的一般期望，效果明显有效。     

用户访问模式挖掘中数据预处理问题的研究

首先给出了用户访问模式挖掘的概念,然后主要对用户访问模式挖掘中的数据预处理工作中碰到的一些问题及对这些问题的解决方法进行了较为详细的描述。     

电子商务网站中Web Robot的检测技术

分析了网络机器人的访问特征，给出了从Web日志中检测Web Robot的一般方法，并提出了一个新的基于页面成员表的检测算法。经实验验证，该算法可以有效地检测未知的和不遵守网络机器人排斥标准的Robot。     

在Web上实现论文的查询

Apache,PHP,Mysql简介，用Apache PHP Mysql实现在Web上论文的查询。     

Web使用挖掘研究

本文给出了一个完整的Web使用框架,并对Web使用挖掘过程进行了详细的分析和阐述。提出一个基于Web使用挖掘的个性化教育资源推荐系统原型,讨论了Web使用挖掘在教育网站中的应用。     

基于Web的日志挖掘数据预处理方法的研究

随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现,使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。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。论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,并给予了很好的算法实现。     

基于访问内容类型统计的Web Robot检测算法

随着搜索引擎的广泛使用,由此而引起的网络机器人（Web Robot）对于Web站点的访问所产生的影响必须引起重视。该文分析了网络机器人的访问行为特点,提出了一个基于访问内容类型统计的检测算法。经实验验证,该算法可以有效地检测未知的和不遵守网络机器人排斥标准的Rohot。     

Web2.0环境下的网络信息检索研究

Web2.0网站在现有网站中的比例越来越高,其具有的互动性、提倡个人体验等特点给信息搜索带来了新的挑战。该文分析了Web2.0的特点,指出Web2.0的某些特点会导致很多信息隐蔽化,并从隐蔽信息检索的角度尝试性地提出了解决办法。     

Web2．0环境下的网络信息检索研究

Web2．0网站在现有网站中的比例越来越高,其具有的互动性、提倡个人体验等特点给信息搜索带来了新的挑战。该文分析了Web2．0的特点,指出Web2．0的某些特点会导致很多信息隐蔽化,并从隐蔽信息检索的角度尝试性地提出了解决办法。     

用Google WebAPI实现网页搜索

随着Internet技术的发展，网页搜索的作用越来越重要。基于Web Services技术的应用程序接口（API）技术的发展，使网页搜索应用软件的开发成为可能。本文介绍了用Google Web API实现网页搜索的方法，给出了用VB-NET语言实现的部分程序清单，并对程序作了注释。     

Web日志数据挖掘的数据预处理方法研究

主要介绍了Web用户访问日志数据挖掘数据预处理过程,综述了国际上的研究现状。流行的预处理方法。在对用户访问行为的合理假定基础上,最后提出了基于综合最大前向参引模型和时间窗口模型的新方法。     

二次搜索系统的设计与实现

Internet的快速增长使人们越来越依赖于搜索引擎来发现有用的信息。当前绝大多数中文搜索引擎都是基于文本的，其搜索效果通常不能令人满意。基于正在兴起的链接分析技术，借助文本式搜索引擎的搜索成果，设计并实现了一个二次搜索系统。该系统通过对文本搜索引擎搜索结果的再次处理，为终端用户提供一个高质量的搜索结果。     

基于K-means算法的Web日志挖掘在移动学习中的实现

随着互联网技术和无线通信技术的发展,移动学习成为正式和非正式学习者的学习必备方式。使用Web日志数据挖掘技术和K-means聚类分析方法,通过对学习者的学习特征和行为进行监测与分析,有针对性地进行课程资源和教学过程设计,有效改善了系统的拓扑结构,实现了移动学习中个别化学习的目标。     

基于Web Service架构的新闻服务研究

Internet特有的时效性,使得网络新闻出版和服务正在步入一个快车道。尽管基于HTTP/HTML架构的Web新闻服务方式在新闻的时空性方面超越了传统媒体,但它的交互性还不足以满足个性化新闻定制和阅读的需求。该文提出了一种基于WebService架构和NewsML置标语言的新闻服务系统框架,讨论了新闻服务提供端、新闻注册端和新闻发现/阅读客户端的工作原理和关键技术。基于WebService架构和新闻语言NewsML的新闻服务系统,支持个性化的新闻定制和服务。