Web站点的路径聚类研究

用户对Web网站访问兴趣可以通过页面的浏览顺序表现出来,Web站点的访问日志记录了用户访问页面的详细信息.介绍Web站点访问日志挖掘的相关知识,并定义新的兴趣度,相似度和聚类中心,提出了一种基于用户访问兴趣的路径聚类算法,最后通过实验来验证这种算法的有效性.     

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘，实现用户聚类和页面聚类，并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

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。     

基于简化站点结构的Web路径完善技术

Web日志预处理在很大程度上影响着Web日志挖掘的质量,而Web日志预处理的一项重要工作就是对用户访问路径中的页面缺失进行补充。本文提出一种基于简化站点结构的路径完善技术,既无损于对用户频繁访问模式的分析,也适合于Web日志的增量挖掘。     

基于相似传递性的Web日志聚类算法

在Web日志挖掘中,存在两种类型的聚类：用户聚类和页面聚类。本文提出的Web用户群体和相关页面聚类算法,直接利用用户对页面的访问频率,如实体现用户的访问行为,具有较高的准确性,能够确定合理的聚类结果数目。其子类间的相对位置能反映出元素间相似程度的高低,还解决了聚类中普遍存在的子类间元素重复问题。     

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。     

模糊聚类的最大树算法在Web页面分类中的应用

通过Web日志中记录的客户对Web页面的访问情况建立Web页面的用户访问矩阵,在此基础上构造模糊相似矩阵,根据模糊相似矩阵由最大树算法进行聚类。分析和算例表明,通过模糊相似矩阵进行聚类避免了构造模糊等价矩阵的大计算量,具有简单、快捷,适合处理高维数据的特点。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法。在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整。然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面。实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果.详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法.在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整.然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面.实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合.     

面向Web日志的语义聚类算法*

由于现有的Web日志缺少明显语义,提出一种语义Web日志模型--SWLM,并给出基于该模型的网页和用户聚类算法.通过日志概念的语义距离定量计算来聚类网页和用户,奠定了Web个性化服务的基础.性能测试实验证明,该模型具有较好的整体性能,能有效地进行网页和用户聚类.     

Web日志挖掘的数据预处理研究

分析了Web日志挖掘的数据预处理过程,提出了基于日志引用页的用户识别算法,并对其性能进行分析,最后给出了应用实例。     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源．已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源,已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

互联网目标页面间隐式关联规则的发现

通过对Web日志信息的数据预处理和分析挖掘，辅助适量编程和算法TPARD(Target Pages Association Rule Discovery)，最终实现了互联网目标页面间隐式关联规则的发现，从而可以优化网站结构，进一步提高对Web终端用户的服务质量。     

基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务研究

为了解决煤矿企业网站用户查找信息难的问题,提出了一种基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务模型。该模型应用关联规则对新用户进行页面推荐,应用聚类算法对老用户进行页面推荐;并结合点击网页的次数、网页的浏览时间、雅可系数与最长公共路径系数来度量用户兴趣度的方法,可为用户准确地推荐其感兴趣的页面。测试结果表明,该模型能够有效地对网页资源进行分类并进行个性化推荐。     

Web日志挖掘中3G WAP子网的获取研究

随着3G时代的到来,手机上网已逐步普及,由于手机屏幕较小及上网带宽限制,需要为手机访问者提供只需保留原Web站点主干分支的WAP子网。WWW上用户的访问路径信息会被记录在Web服务器的日志记录中,分析这些日志并挖掘出用户的主要行为模式,可以提取出Web网站被频繁访问的主干部分。首先将原始日志序列转化成用户访问路径会话集UVPSD,然后通过约束的加权网站结构图WWSSG,最终实现了此Web站点的频繁主干子网的发现。在上海社区网上采用此算法提取出的3G WAP子网,实验数据表明,该子网覆盖了上海社区网的大部分热门栏目页面。     

基于概念格的Web日志路径挖掘算法

路径挖掘适用于探索用户沿超连接寻找和浏览网页的规律，而Web日志的完美结构使挖掘更加容易和有效。由二元关系导出的概念格作为一种非常有用的形式化工具，体现了概念内涵和外延的统一，反映了对象和特征间的联系以及概念的泛化与例化关系，因此非常适于发现数据中潜在的信息。本文通过概念格模型，提出了一种Web日志的路径挖掘算法，并进行了相关的分析与展望。     

一种重构网站结构的Web日志挖掘数据预处理方法

在Web日志挖掘的过程中,数据预处理是整个Web日志挖掘过程的基础,其直接影响了日志挖掘的质量和结果.由于目前大多数网页都采用框架模式,而传统的预处理技术并没有针对frame页面进行过滤,即使过滤,也会导致页面结构的混乱,从而不能够为路径补充提供正确的信息.基于此,本文提出一种基于重构网站结构的Web日志挖掘数据预处理方法以及基于它的路径补充方法.     

改进的Web日志数据预处理技术

介绍Web日志挖掘预处理过程中一些特殊情况的处理方法,在会话识别阶段给出一种基于过滤框架网页与会话重组相结合的会话识别方法,在会话识别之前进行框架网页的过滤,根据传统的会话识别方法构造初始会话集,使用会话重组算法对初始会话集进行优化。实验结果显示,该方法提高了会话识别的质量。