基于多代理技术的分布式Web日志挖掘系统

在分析分布式Web日志挖掘的困难以及介绍多代理的概念和特性后，提出了一个基于多代理技术的分布式Web日志挖掘系统的体系结构。介绍了Web日志挖掘过程以及多代理在该系统中的应用。     

一种分布式Web日志挖掘系统的设计与实现

Web挖掘已从早期的理论研究逐步转向实用阶段,可以利用对Web日志的挖掘发现用户的浏览模式、分析站点的使用情况。有效的Web日志挖掘工具是Web日志挖掘应用成功的关键。针对Web日志挖掘工具存在的问题与不足,提出了一种新颖的基于移动Agent技术的分布式Web日志挖掘系统（MAWLMS）的体系结构。重点阐述了移动代理层的设计,详细说明了移动Agent挖掘算法的设计与实现,包括最大向前路径识别算法和频繁遍历路径发现算法。最后对MAWLMS系统进行了验证,实验结果显示基于MAWLMS系统的分布式Web日志挖掘是可行且有效的。     

基于Hadoop的Web日志挖掘

基于单一节点的数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在计算瓶颈,针对该问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,设计一种基于云计算的Hadoop集群框架的Web日志分析平台,提出一种能够在云计算环境中进行分布式处理的混合算法。为进一步验证该平台的高效性,在该平台上利用改进后的算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,在集群中运用分布式算法处理大量的Web日志文件,可以明显提高Web数据挖掘的效率。     

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。     

一种基于星型拓扑的分布式挖掘系统的设计与实现

数据挖掘技术与分布式对象技术、Web技术的融合是数据挖掘技术未来发展的方向。本文提出了一种基于星型拓扑结构分布式挖掘系统,它采用ORB技术进行分布式处理,利用多线程技术实现多用户挖掘。该系统具有跨平台,可移植及可扩展的优点,极大地提高了分布式数据挖掘的效率。     

聚类分析在Web日志中的应用

随着社会和经济的快速发展,科技不断进步。笔者就Web日志挖掘系统的各部分工作情况进行了相应分析。一般来说,Web挖掘最基本的研究领域包括Web内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘。基于此,阐述了从数据挖掘、Web数据挖掘到Web日志挖掘的一系列过程,专门介绍了该系统的一些算法。在上述内容的基础上,对该系统进行具体设计,并通过.NET实现该系统的功能。     

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 .     

基于知识网格的Web数据挖掘

分析Web挖掘的类型,按照处理对象的不同可以将Web挖掘分为内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘三大类,介绍一种基于分布式知识发现的知识网格体系结构,然后应用可视化的网格应用环境这种知识网格工具对Web数据挖掘过程及Web挖掘应用的执行进行设计。     

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。     

基于网络的数据挖掘系统设计

在研究数据挖掘系统具有的一般性设计原理基础上,针对其无法应用于网络数据的缺陷,根据网络数据存储量大且组织分散的特点,围绕如何利用多Agent的智能性、协作性、互操作性等良好特性,引入多种Agent,构建一种基于多Agent的网络数据挖掘系统,并提出设计这种基于网络的数据挖掘系统目标、原理和功能模块.     

基于Web的数据挖掘技术

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.本文综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘目前最流行的分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问挖掘,根据Web数据挖掘的最近研究现状,小结了几个研究热点.由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更为复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.最后介绍一种全新的技术XML,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性,同时又具有极大的开发潜力.     

一种基于关联规则的Web日志数据挖掘的实现方法

介绍一个基于关联规则数据挖掘Web日志分析的实现方法,提出通过对Apriori算法的改进,提高其挖掘效率,根据其结果,达到理解用户行为和改善Web结构的目的.     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题。本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术。在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题.本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术.在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用.     

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。