Web使用挖掘技术分析

介绍了一种Web挖掘的分类，包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。讨论了Web使用挖掘过程的三个步骤，即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析，详细分析了每一个步骤中所使用的技术。指出了目前Web使用挖掘研究存在的不足，给出了Web使用挖掘未来的研究方向。     

基于Web的数据挖掘研究综述

基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。文章介绍了Web数据挖掘最流行的分类；Web内容挖掘，Web结构挖掘和Web使用记录挖掘，根据Web数据挖掘的最近研究状况，总结了几个研究热点，并介绍了一个Web使用记录挖掘的框架WebSIFT.     

Web使用挖掘技术研究

Web使用挖掘是对Web用户的网络访问行为进行分析挖掘的过程。随着Web的应用和规模的快速增长．研究Web使用挖掘技术的需求日益增加。本文从挖掘数据、过程和应用三个方面详细的阐述了Web使用挖掘技术．最后提出了一个基于Web使用挖掘的应用模型。     

混合遗传聚类算法在Web使用挖掘中的应用

对Web挖掘进行了概述,分析了Web使用挖掘的关键问题,设计了一个基于遗传算法的KP混合聚类算法,并应用于Web使用挖掘的访问者模式识别处理。系统的实验结果表明,提出的算法和推荐策略在Web使用挖掘的处理过程中是科学的和有效的。     

Web使用挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术,把Web挖掘应用于电子商务是一个十分有意义的研究方向。本文在简单介绍Web挖掘的基础上,重点介绍了Web使用挖掘及其在电子商务中的应用。并且提出了一种应用于电子商务环境,基于客户选择的,运用Web使用挖掘技术的个性化推荐方法。     

Web搜索中的数据挖掘技术研究

WWW已经成为世界上是大的分布式信息系统,如何快速有效地搜索用户所需的资源一直是研究热点。Web挖掘也已经成为数据挖掘中相对成熟的一个分支。本文针对Web资源搜索中利用的相关Web挖掘技术做一个综述。文章首先对目前流行的Web内容挖掘方面的常用技术进行了研究分析,然后着重研究了Web结构挖掘技术,介绍并评价了多种算法模型。接着介绍了用户使用的挖掘,并提出了Web内容挖掘技术,结构挖掘技术和用户使用挖掘相结合,应用于开发智能型搜索引擎的趋势。     

Web数据挖掘的分析与探索

随着WWW上信息量的不断增加,如何在信息海洋中找到真正需要的内容,成了专家学者关注的焦点,Web数据挖掘就是一个很好的途径。在讨论了Web使用模式的挖掘流程及挖掘技术后,架构了一种Web使用模式挖掘工具。     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群 ,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。分析了Web使用挖掘技术的主要特点 ,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法 ,并对其挖掘过程进行了详细地阐述 ,最后给出了一个电子商务中Web使用挖掘的具体实例     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动.分析了Web使用挖掘技术的主要特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法,并对其挖掘过程进行了详细地阐述,最后给出了一个电子商务中Web使用挖掘的具体实例.     

基于XML的Web数据挖掘技术的研究

Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中一个很重要的研究领域,文章首先介绍了Web数据挖掘的几个分类,分析了Web数据挖掘所面临的问题,最后介绍了XML技术并对XML在Web数据挖掘的应用进行了研究。XML的推广和使用对于推动Web数据挖掘具有重要意义。     

搜索引擎中的网络数据挖掘技术

万维网包含大量的信息，而且随着其快速的增长而变得越来越复杂，这就导致了现在用户定位相关和高质量信息的搜索变得越来越难。将网络数据挖掘技术应用于搜索引擎将大大改善搜索引擎的搜索效率以及搜索质量。提出了具体的算法，并阐述了此算法在搜索引擎中的应用。     

企业网站的Web使用挖掘

本文从介绍企业网站的web使用挖掘的意义入手,着重分析了web使用挖掘的数据源,探讨了Web使用挖掘的常用技术,以及Web使用挖掘的过程,企业网站的Web使用挖掘应具备的功能。     

基于应用服务器信息的Web使用模式挖掘模型设计

本文介绍了Web使用模式的数据挖掘,分析作为源数据的Web服务器日志的局限性,提出基于应用服务器信息的Web使用模式挖掘,并在此基础上对传统的Web使用模式挖掘模型进行了改进。     

基于动态网站的语义数据挖掘模型研究

WEB使用挖掘正逐渐成为WEB个性化服务领域的研究重点,它通过对用户历史使用信息的分析,实现网站的个性化服务。然而,由于动态网页对象URL结构的特殊性,导致了WEB使用挖掘在动态网站应用上的局限性。论文在基于WEB使用挖掘分析的基础上,针对动态网站数据挖掘和个性化服务,提出了语义数据挖掘模型,并详细描述该模型的挖掘流程。     

A process of knowledge discovery from web log data: Systematization and critical review

This paper presents a comprehensive survey of web log/usage mining based on over 100 research papers. This is the first survey dedicated exclusively to web log/usage mining. The paper identifies several web log mining sub-topics including specific ones such as data cleaning, user and session identification. Each sub-topic is explained, weaknesses and strong points are discussed and possible solutions are presented. The paper describes examples of web log mining and lists some major web log mining software packages.     

基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究

针对Web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对Web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于Web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性.     

基于多粒度树模型的Web站点描述及挖掘算法

随着Web所拥有的信息量和信息种类的急剧增长,Web站点挖掘对于自动实现特定主题的Web资源发现和分类具有重要的意义.然而现有的Web站点分类或挖掘算法在利用上下文语义信息、去除噪声信息以进一步提高分类准确率等方面还缺乏深入研究.从站点的采样尺寸、分析粒度和描述结构3个方面分析了设计高效的Web站点挖掘算法所需要解决的问题.在此基础上,提出了一种新的Web站点多粒度树描述模型,并描述了包括基于隐Markov树的两阶段分类算法、粒度间上下文融合算法、两阶段去噪程序以及基于熵的动态剪枝策略在内的多粒度Web站点挖掘算法.站点的多粒度描述方法及挖掘算法为多站点查询优化、Web效用挖掘等的深入研究奠定了基础.实验表明,该算法相对于基线系统平均可以提高16%的分类准确率,并减少了34.5%的处理时间.     

Web日志中有趣关联规则的发现

关联规则挖掘是Web用法挖掘的一个重要研究课题。目前的Web日志关联规则挖掘算法忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要问题。对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究，结合网络拓扑结构，提出了Web拓扑概率模型和有趣关联规则（IAR）算法。利用Web拓扑概率模型对关联规则进行有趣度评价，得出有趣度高的规则，用于改善网络性能。实验显示了IAR算法如何提高规则的利用率和有效地改善网络拓扑，它可以成功地应用到Web用法挖掘中。     

面向电子商务的Web挖掘技术及其应用研究

电子商务过程中企业和组织面临一系列网络信息的获取问题,对解决这些问题的Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘技术进行了综述,并介绍了Web挖掘技术在智能搜索引擎、企业危机管理、客户关系管理及个性化服务系统中的应用。     

Web挖掘技术研究

信息时代的到来，伴随着海量数据的不断出现，web挖掘为当今海量数据处理提供了强有力的技术手段。介绍了Web挖掘的概念．给出了Web挖掘的三种分类，并针对内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘论述了Web挖掘在搜索引擎、电子商务、疾病防治等方面的应用。提出了Web挖掘存在的问题，最后展望了Web挖掘的未来努力方向。