基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

一种适用于Web日志挖掘的关联规则发现算法

Apriori算法是一种经典的关联规则发现算法。针对Web日志挖掘的特点,在Apriori算法基础上给出一种适用于动态事务数据库挖掘的关联规则发现算法,并对比该算法与Apriori算法的区别。将该算法应用到网站的日志挖掘中,实验证明该算法的性能较原算法有一定的提高。     

基于关联规则的Web使用挖掘研究

数据挖掘技术能使我们从模糊的、不完全的、随机的、大量的数据中,提取潜在的有用的信息和知识。经过20几年的发展,数据挖掘已取得了巨大成就。Web挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,它是随着人工智能技术、数据库技术和网络技术的发展而提出来的。本文针对Web日志挖掘的特性,对关联规则的挖掘算法进行深入的研究,系统地探讨了关联规则挖掘算法在Web日志挖掘的应用。利用优化Apriori算法,使之更具有效率。     

基于Web数据挖掘的高效关联规则研究

随着网络资源越来越丰富,Web数据挖掘逐渐成为因特网上资源有效利用的研究热点。本文提出通过对因特网上非结构化数据的XML格式进行筛选等处理,然后转化为结构化数据存储在SQL Server数据库中。并在此基础之上利用关联规则发现以生成最小关联规则集来代替完全关联规则集,就可以有效地剪除弱关联规则,大幅度地减少候选频繁项目目集,从而提高规则发现效率。最后,在传统经典算法Apriori基础上,利用弱关联规则的向上关闭特性设计了一个相应的高效算法。     

一种新的改进的Apriori算法

本文通过时关联规则挖掘算法Apriori算法的分析和研究,指出了其在具体应用中存在的主要问题.提出与以往不同的改进策略:在约简数据库事务的同时,生成频繁项目集和保存具有非频繁子集候选项目集的项集,在提高频繁项目集即关联规则生成效率的同时,进一步减少了对候选项目集的重复验证.最后将改进的Apriori算法应用到一个Web交叉销售系统,并和经典的Apriori算法进行了比较,取得了较好的效果.     

Web数据挖掘与挖掘算法探讨

本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,并对Web数据挖掘技术的研究进行概述。利用Apriori算法发现频繁集,找到页面间的关联规则。针对网页超链接结构的特点：一条超链接只能建立在两个网页上,发现频繁集只要找出所有2-项集即可,从而提出网页超链接挖掘的NApriori算法。NApriori算法显著提高了Apriori算法的效率。     

基于Web日志挖掘的个性化服务站点

介绍个性化站点的概念，并对Web日志挖掘系统体系结构进行分析。其后将关联规则挖掘技术应用到日志事务会话中，在对日志数据的特性分析的基础上提出类Apriori挖掘算法。对类Apriori挖掘算法得到的频繁项集如何有效提取关联规则提出了最有效的方法。在实际应用中探讨了如何从多个匹配的关联规则中选择合适的匹配规则。     

基于Apriori算法的协同过滤算法改进研究

针对协同过滤算法推荐结果存在受噪音数据影响严重的问题,提出了一种基于用户项目间的关联规则集的协同过滤算法.利用经典的Apriori算法进行频繁项集合关联规则集的挖掘,利用挖掘的关联规则集进行用户间的相似度计算,相比于pearson相似等方法,基于关联规则集相似可以提高改进算法对噪音数据的抵抗力,最后进行最近邻居集计算并产生更适合用户的推荐结果.改进算法和传统算法在MovieLens数据集上的实验表明,基于Apriori算法的协同过滤算法较传统算法进一步提高了推荐准度和覆盖率.     

基于Apriori的相容数据集间关联规则演绎方法

Apriori关联规则数据挖掘算法只针对一类相关数据集进行数据挖掘,而现实世界中各种不同的数据集非常庞大,如何在不相关数据集间进行数据挖掘,拓展规则的数量具有挑战性。目前Apriori关联规则算法研究基本上集中在算法性能优化和针对不同数据形式的基础上,没有突破不相关数据集的界限。针对这个问题,首先给出了相关数据集、不相关数据集、相容数据集的概念,进一步给出了一种基于Apriori的不相关数据集中相容数据集间的关联规则演绎算法,给出了算法演绎规则,通过构建法证明了算法的正确性。通过实例演示了应用方法,该算法可实现基于Apriori的相容数据集间关联规则的规则演绎,是普通数据挖掘算法无法实现的,扩展了关联规则算法的应用领域;同时,由于关联规则是在相容数据集上独立挖掘出来的,没有进行原始数据间的交换,在一定程度上实现了隐私保护