Web使用挖掘的数据采集技术探究

如何准确、及时、全面地采集用户使用数据是Web使用挖掘的重要前提和基础。基于Web的基本结构,Web使用挖掘的数据源可以从web服务器端、应用服务器端、代理服务器端和客户端进行采集。文中分析了传统的基于Web日志进行Web使用挖掘所面临的问题,讨论了建立在用户浏览行为基础上的客户端数据采集技术,重点讨论了其中的JavaApplet技术。通过JavaApplet技术可以获取客户端IP,可以自动完成用户浏览信息的准确采集,可以广泛用于各类网站的个性化和智能化服务、站点结构改进、商业智能等。     

基于用户行为的Web使用挖掘数据采集技术研究

如何准确、及时、全面地采集用户使用数据是Web使用挖掘研究重要的前提和基础.本文从用户行为视角,讨论了传统的基于Web日志进行Web使用挖掘研究所面临的问题,对基于用户行为的Web使用挖掘的数据采集技术进行了深入分析,重点研究了主动式服务器端数据采集方法和客户端数据采集方法.     

Web浏览行为的客户端追踪的研究

目前Web挖掘的数据源来自于服务器端,包括：日志、内容、结构数据,由此相应有Web使用挖掘,Web内容挖掘,Web结构挖掘;基于当前Web挖掘的不足本文在数据源问题上给出了自己的看法,提出了在客户端进行数据收集的观点,并采用在页面中嵌入追踪功能的方法来实现。文中首先描述了当前基于服务器端数据的Web挖掘的现状和不足,并给出了在客户端收集浏览行为的解决方法;然后介绍了当前的几种可以用于客户端追踪技术并比较其优缺点,最后,采用嵌入脚本的方法实现客户端数据的收集和发送,最为合适当前的互联网环境。     

Web使用模式挖掘的研究

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。     

电能计量微机管理

随着Intranet的发展,许多用户使用Web服务器和数据服务器实现计量网络浏览系统,在服务器端集中数据处理和维护工作,客户端（工作站）只需通过浏览器IE,即可以从Web服务器获取所需信息。还有利用Web应用远程访问技术实现局域网外的远程访问,即通过Modem使用电话线拔号上网游览服务器端的数据信息。本文拟就使用Web服务器和数据库服务器实现计量网络浏览系统作一探讨,以供大家参考。     

基于选择偏爱度的频繁模式挖掘算法

Web技术迅速地发展,如何从庞杂的信息中获取知识已经成为人们迫切希望解决的问题之一。通过对Web日志文件的挖掘可以发现用户的频繁访问模式,找出用户的偏爱度和满意度,进行个性化服务或者帮助站点管理者进行站点的管理和结构。针对如何发现用户的频繁偏爱模式这个问题,本文综合了用户浏览时间和浏览页面的频度这两个决定因素,提出了基于选择偏爱度的使用模式挖掘算法(SPM算法),该算法在一定程度上提高了使用模式挖掘算法的覆盖率和准确率。     

一个可以准确反映Web 浏览兴趣的度量值——偏爱度

在分析如何准确反映Web浏览兴趣的基础上提出偏爱度的概念，并依据这个概念设计了基于用户浏览偏爱树的偏爱路径挖掘算法，首先用Web日志构筑用户浏览偏爱树(PNT)；然后利用PNT树进行用户浏览兴趣模式的挖掘，发现用户浏览偏爱路径，该算法可广泛应用于电子商务领域。     

基于Web使用挖掘技术的个性化教育网站构筑

本文介绍了个性化网络教育的特点，对在Web服务器端和客户端进行学生浏览路径模式采集的各种方法进行了分析，探讨了如何将Web使用挖掘技术应用到个性化网络教育，最后介绍了由我们开发的个性化教育网站。     

面向制造业产业链协同商务系统的数据交换适配器研究*

对面向制造业产业链的协同商务系统数据交换的特点进行了分析,提出了一种基于动态Web服务技术的数据交换适配器结构,并对其实现的关键技术包括Web服务模板的抽取、基于用户身份的服务器端配置文件路由选择、XML文件读取器设计、数据交换控制器设计、数据传入/传出处理接口设计等技术进行了研究,实现了基于客户端身份信息以及业务关键字等调用参数驱动的服务器端Web服务在调用时的动态生成,满足了数据交换适配器在使用上的可配置性和灵活性需求。     

一种Web使用模式挖掘模型的设计

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘.介绍了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的数据清洗和会话识别等关键技术作了详细讨论.     

一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统

在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果.     

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。     

在网络使用挖掘中的应用条件序列模式分析

网络使用挖掘是通过分析记录在Web服务器上的用户使用数据，来自动发现用户访问信息网的方式。其挖掘结果可以用于改善网站设计、商业决策支持、个性化服务等方面。序列模式分析是数据挖掘使用的模式分析的一种方式。本文主要介绍了一种适应复杂条件限制的序列模式分析在网络使用挖掘中的应用及其一般步骤。     

改进的遗传算法在Web使用挖掘中的应用

Web使用挖掘是近年来Web数据挖掘中的研究热点。针对传统遗传算法在提取关联规则问题时常采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率,容易出现早熟、收敛速度较慢的问题,提出了改进的遗传算法,并在关联规则的提取中增加了用户页面兴趣度这一阈值,成功地运用到某商业网站服务器日志挖掘。实验证明,这种改进的遗传算法能够有效避免早熟收敛现象,是一种有效的方法。     

一种网络主题用户数量计算模型

提出一种基于数据挖掘的网络主题用户数量计算模型。从网络服务器访问日志中挖掘网络用户使用记录,应用窗口函数识别多个IP相同的用户,通过分析用户行为的时间特征实现对虚假点击的过滤,构建能够表达用户主观兴趣取向的用户向量,从而自动计算各个网络主题在给定时间片内的用户数量。实验结果证明,该模型具有较高的计算准确性,能为管理人员决策提供技术支持。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务更具个性化和针对性。