高校图书馆搜索引擎中Web使用记录挖掘研究

针对高校的信息资源检索的命中率低问题提出了运用Web使用记录挖掘的高校图书馆搜索引擎。通过采用Web使用记录挖掘技术和Clementine对高校图书馆网站的Web访问日志记录进行挖掘。在Web使用记录挖掘流程中,提出一个基于用户IP、登陆时间、网站的拓扑图、引用网页和Agent来识别出单个用户的新算法,获得有效提高识别用户的实验结果。最后用路径分析来挖掘模式,优化网站结构,从而提高高校图书馆搜索引擎的命中率。     

基于Web使用数据挖掘的个性化推荐系统设计

Web使用挖掘是实现个性化推荐系统的有效途径。通过对网站日志数据进行挖掘发现频繁访问模式,再结合活动用户的访问页面序列来实现个性化的在线推荐。本文从体系架构及功能模块两个方面进行分析,提出了基于Web使用数据挖掘的个性化推荐系统架构。它包括三个方面:数据预处理、频繁访问路径挖掘及在线推荐。     

基于WEB挖掘的关联推荐算法

通过Web挖掘分析用户需求,利用关联规则实现Web个性化,向用户提供个性化服务已经成为当今Web技术的研究热点.文中根据网络教学系统的个性化需求,针对Web个性化推荐算法及其改进算法中存在的问题,提出一种结合网站结构和内容挖掘的个性化关联规则的推荐算法.离线生成频繁访问路径聚集图,在线结合网站结构,动态地向用户进行在线推荐.并对改进后的算法进行仿真测试,实验表明改进算法可以更加节约存储空间,提高推荐准确率和覆盖率.     

基于用户浏览行为度量浏览兴趣的研究

准确地度量用户浏览兴趣是Web使用模式挖掘的基础,本文针对Web使用模式挖掘,首先分析了已有的度量用户浏览兴趣方式的不足之处,提出了一种基于用户浏览行为度量用户浏览兴趣的方法。分析了现有Web使用模式挖掘的数据采集方式,提出了一种综合利用服务器日志文件和客户端数据获取用户浏览信息的方法,从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。     

基于XML的Web信息筛选器的设计与实现

为了给用户提供有效信息,能够根据用户的需要对Internet上的网页信息进行获取和过滤,设计了一个基于XML的Web信息筛选器。系统利用了XML作为中间数据的数据交换技术将Microsoft.NET技术、数据库技术与XML技术相结合设计并实现Web服务程序。采用在Web服务和客户端应用程序之间使用基于XML的存储和访问技术进行数据交换与处理的实现方法,构建了一个基于XML的Web服务,进行解析并过滤多余的信息,将解析后有用的信息结果返回给请求数据的客户端,实现为用户提供特定信息的服务。     

Web使用挖掘在网络环境下的个性化信息服务

随着Internet的迅速普及和互联网上信息量的大量增加,个性化的信息需求也随之巨增,Web使用挖掘已成为实现个性化信息服务的一个关键技术。讨论了个性化服务的基本特征,并基于这种特征分析了Web使用挖掘在网络环境下个性化信息服务中所起的作用,还讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术。针对个性化系统的功能介绍相关预处理技术及其在个性化系统中的应用。     

Web日志挖掘技术的应用研究

对Web日志中用户访问数据的挖掘可以很好的获得系统优化的信息,方便Web站点走向个性化、智能化道路。本文深入了解了Web日志格式的内容,研究了进行Web日志挖掘的一般流程。采取预处理的方式来获得用户有用信息,经过数据清理、用户识别、用户会话识别、界面过滤、路径补充来完成信息的有效汲取,最终通过模式发现和模式分析来完成对使用者感兴趣信息的传送工作,将Web日志挖掘技术真正应用在站点优化进程中。     

基于关联规则的网络行为分析

网络用户访问网站的过程中,产生了大量的用户浏览网页的相关记录,隐含着用户在上网过程中的行为习惯。但其中潜在的用户信息难以发现。因此,急需有效的方法提取这些数据中的信息,数据挖掘应用而生。其中,关联规则技术是应用广泛的技术之一。文中利用Apriori算法对Web结构数据进行关联规则挖掘,所得到的规则反映出页面之间的链接关系。分析挖掘结果可得到用户访问的行为规律,为相关网站的安全性和优化改进提供有效的决策依据。     

Web用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题.目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题.针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作.从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域.     

基于Web挖掘的关联推荐算法研究

对用户需求的分析中使用Web挖掘,其中Web个性化的实现使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,并且成为Web技术的研究热点。本文以网络教学系统为案例,来对Web挖掘的关联推荐算法进行探讨。内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。