基于数据仓库的Web日志挖掘技术研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题.     

Web日志挖掘中的序列模式识别

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试 .     

基于互关联后继树的Web日志挖掘技术

本文将互关联后继树(Inter-Related Suffix Tree，IRST)模型应用于Web日志事务挖掘，构造Web日志事务集的互关联后继树结构，从中挖掘频繁路径。通过实验证明了基于IRST的Web日志挖掘系统有优秀的性能。     

一种基于Web日志文件的信息挖掘方法

数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术。文中根据Web访问模式的用户特征，提出了一种基于Web日志文件的信息挖掘系统的体系结构。在此基础上，分析了其数据挖掘过程和信息挖掘算法。     

Web日志挖掘数据预处理研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,数据挖掘的研究也进入了一个新的阶段。Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面,而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。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。本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,并给予了算法实现。     

Web日志挖掘探析

Web日志挖掘是数据挖掘领域中一个重要研究方向。文章对Web日志挖掘相关问题进行了探讨,分析了Web日志挖掘模式发现及其相关算法的不足,阐述了Web日志挖掘模式发现阶段增量更新的重要性。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程。整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘。文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程.整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘.文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型.     

基于web挖掘的用户服务研究

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。基于Web的数据挖掘，是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识，分析了Web挖掘技术的概念、特点、技术等。根据Web数据挖掘最流行的分类，可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘。其中Web使用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。该文根据Web数据挖掘的最近研究状况，主要论述了一个更新的频繁路径集的挖掘浏览模式在Web用户个性化服务中的应用，同时，还对发现的知识讨论了其在在线服务中的应用并给出了相应算法。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

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。     

Web使用挖掘的数据预处理

Web使用挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web使用数据源。在数据挖掘研究领域中,数据预处理起着至关重要的作用。Web使用挖掘的数据源最主要的是Web日志,介绍了Web日志的具体内容,针对Web日志的特点,介绍预处理过程中一些特殊情况的处理方法,并在事务的识别阶段给出了一种新的最大向前引用序列挖掘算法——剪枝算法。     

Web日志挖掘数据预处理过程技术研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。本文介绍了面向Web日志的数据挖掘预处理的一般过程并给出了用户识别的算法实现。     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

Web日志挖掘是数据挖掘技术在Web日志数据存储中的应用。论文介绍了Web日志挖掘,在分析发现用户访问模式方法——类Apriori算法的基础上,给出一种基于粗糙集的用户访问模式聚类方法。     

基于Agent的分布式数据挖掘系统

本文致力于研究如何将多代理技术应用于分布式数据挖掘中的课题,通过分析典型分布式结构的Web服务器日志,设计Web日志挖掘系统的体系结构、各个代理的具体研究设计工作等。本文将多代理技术与Web日志挖掘技术结合起来,一方面可以更清晰的进行数据挖掘系统的设计,另一方面可以充分利用多代理技术来提高数据挖掘的效率,从而对基于Agent的分布式数据挖掘系统的理论意义和应用层面价值进行探索。     

一种WEB日志挖掘的数据预处理方法①

Web日志是目前Web数据挖掘的重要研究方向。数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术。详细的介绍了Web日志挖掘的预处理过程。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别会话和框架页面清理、路径补充。用户识别后,框架页面降低了数据挖掘的效率,可以通过过滤框架页面大幅度减少产生的无效页面数。     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

改进的关联规则算法在电子商务中的应用

Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。     

基于Web日志文件的孤立点检测算法

Web挖掘是数据挖掘的重要研究分支之一。Web日志文件为Web挖掘提供了数据源,日志信息的孤立点检测是数据预处理的重要环节。介绍Web日志文件的构成,提出一种基于Web日志文件的孤立点检测算法,通过实验对算法进行进一步分析,并对其应用领域做简单概括。     

基于Web日志的频繁访问页面挖掘研究

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在经典Apriori算法基础上给出了基于SQL的Apriori算法.对Web日志挖掘进行数据预处理的基础上,利用算法挖掘最大频繁访问页面集.实验结果表明算法的效率较好,并有助于促进网站的建设.