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在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个Web应用挖掘可视化系统.该系统能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣,并对所得出的结果进行可视化的处理.为了识别用户浏览模式利用Apriori算法对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行了挖掘.采用Web图可视化了Web站点的拓扑结构以及各节点访问计数和登录计数信息.Web图的新颖之处在于两点:首先,为了将Web拓扑结构映射到Web图上,利用了站点拓扑结构数据和站点应用数据;其次,在绘制表示用户登录计数的信息层时允许通过使用动态布局的方法,以及为每一层的节点重新分配360度周长的方法来解决节点之间的冲突问题.文中较详细地阐述了该系统对Web应用数据挖掘可视化界面布局的具体措施. 相似文献
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基于Web日志的用户访问模式挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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Web使用模式挖掘的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
谷秀岩 《计算机工程与应用》2005,41(16):175-178
Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是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。文章主要论述了Web使用模式挖掘。 相似文献
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广泛地从Web获取信息是信息时代的一个重要特征,借助数据挖掘的知识,从Web日志中发现用户的访问模式,可以帮助管理站点,更好地满足用户的要求,本文介绍了从原始的日志数据中发现用户访问模式的方法,提出了数据预处理的方法和一种新的用于挖掘的数据结构-序列访问树SAT,以及基于此结构的挖掘算法。 相似文献
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Web使用信息挖掘综述 总被引:29,自引:1,他引:29
Web使用信息挖掘可以帮助我们更好地理解Web和Web用户访问模式,这对于开发Web的最大经济潜力是非常关键的。一般来说,使用信息挖掘包含三个阶段:数据预处理,模式发现和模式分析。文章以这三个阶段为PWeb框架,分别介绍了数据预处理的技术与困难,Web使用信息挖掘中常用的方法和算法,以及主要应用。 相似文献
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吴瑞 《计算机工程与应用》2010,46(30):20-22
在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应分量,此外,浏览模式之间的关系被刻画并被作为属性加入到该向量中,形成扩展的用户浏览模式向量,对这些向量使用粗糙k-均值法可对用户浏览模式进行有效的聚类。实例和实验分析说明,使用该方法的聚类结果更合理。聚类结果可用于个性化网站的设计。 相似文献
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针对Web用户访问模式问题,采用最大频繁访问路径(MFP)方法可以挖掘出更有普遍意义的模式。给出一种新的用户访问模式树WUAP tree结构,并采用E OEM模型,综合考虑了页面拓扑结构及用户浏览路径等多个数据源,进一步提出了一种Web访问模式挖掘算法WUAP mine。该算法不用产生候选集和递归,只对事务数据库进行一次扫描,对WUAP tree结构进行深度优先遍历一次,就可从WUAP tree结构上直接查询出Web用户频繁访问模式。最后,从理论和实践上推导和验证了它的有效性和高效性。 相似文献
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一种基于有向树挖掘Web日志中最大频繁访问模式的方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于Apriori思想的挖掘最大频繁访问模式的s Tree算法。该算法使用有向树表示用户会话,能挖掘出最大前向引用事务和用户的浏览偏爱路径;使用一种基于内容页面优先的支持度计算方法,能挖掘出传统算法不能发现的特定的用户访问模式;使用频繁模式树连接分层的频繁弧克服了图结构数据挖掘算法中直接连接两个频繁模式树要判断连接条件的缺点,同时采用预剪枝策略,降低了算法的开销。实验表明,s Tree算法具有可扩展性,运行效率比直接采用图结构数据挖掘算法要高。 相似文献
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序列模式挖掘能够发现隐含在Web日志中的用户的访问规律,可以被用来在Web预取模型中预测即将访问的Web对象。目前大多数序列模式挖掘是基于Apriori的宽度优先算法。提出了基于位图深度优先挖掘算法,采用基于字典树数据结构的深度优先策略,同时采用位图保存和计算各序列的支持度,能够较迅速地挖掘出频繁序列。将该序列模式挖掘算法应用于Web预取模型中,在预取缓存一体化的条件下实验表明具有较好的性能。 相似文献
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Web使用挖掘技术研究综述 总被引:10,自引:0,他引:10
Web使用挖掘就是利用数据挖掘技术从Web数据中发现用户使用模式的过程.该介绍了Web使用挖掘的定义和背景知识,对Web使用挖掘的3个阶段:预处理,模式发现和模式分析进行详细的说明;深入研究了具体应用中的发展方向和所要解决的关键技术;对将来Web使用挖掘领域的研究问题作了展望. 相似文献
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Jian-Chih Ou Chang-Hung Lee Ming-Syan Chen 《The VLDB Journal The International Journal on Very Large Data Bases》2008,17(4):827-845
With the fast increase in Web activities, Web data mining has recently become an important research topic and is receiving
a significant amount of interest from both academic and industrial environments. While existing methods are efficient for
the mining of frequent path traversal patterns from the access information contained in a log file, these approaches are likely
to over evaluate associations. Explicitly, most previous studies of mining path traversal patterns are based on the model
of a uniform support threshold, where a single support threshold is used to determine frequent traversal patterns without
taking into consideration such important factors as the length of a pattern, the positions of Web pages, and the importance
of a particular pattern, etc. As a result, a low support threshold will lead to lots of uninteresting patterns derived whereas
a high support threshold may cause some interesting patterns with lower supports to be ignored. In view of this, this paper
broadens the horizon of frequent path traversal pattern mining by introducing a flexible model of mining Web traversal patterns
with dynamic thresholds. Specifically, we study and apply the Markov chain model to provide the determination of support threshold
of Web documents; and further, by properly employing some effective techniques devised for joining reference sequences, the
proposed algorithm dynamic threshold miner (DTM) not only possesses the capability of mining with dynamic thresholds, but
also significantly improves the execution efficiency as well as contributes to the incremental mining of Web traversal patterns.
Performance of algorithm DTM and the extension of existing methods is comparatively analyzed with synthetic and real Web logs.
It is shown that the option of algorithm DTM is very advantageous in reducing the number of unnecessary rules produced and
leads to prominent performance improvement. 相似文献