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最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等。但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况。更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用。提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集。 相似文献
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基于概念格的Web日志路径挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出一种应用二分法查找频繁封闭项目集的算法,将维数区间对半划分,每次遍历时都计算落在前半区的项目集的支持度.该算法能有效减少数据库遍历次数,提高效率. 相似文献
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基于概念格的关联规则挖掘方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对概念格在关联规则挖掘中的应用进行了研究.通过将概念格的外延和内涵分别与事务数据库中的事务和特征相对应,可以从概念格上产生频繁项集,进而挖掘关联规则.提出了一种基于概念格的关联规则挖掘方法,在背景中对象约简的基础上,构造出对象约简后的概念格,从新的概念格中先产生基本规则集,再根据用户给出的支持度阈值从基本规则集中挖掘出对用户有意义的规则,并给出了算法描述.该方法求出的关联规则和利用Apriori算法求出的结果是一致的. 相似文献
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胡静芳 《数字社区&智能家居》2008,(6):1190-1191
本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块 相似文献
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HU Jing-fang 《数字社区&智能家居》2008,(16)
本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块 相似文献
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基于分类方法的Web站点实时个性化推荐 总被引:28,自引:0,他引:28
提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法,该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集,用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类,然后利用该事务集训练一个多类分类器,作者通过推荐引擎得到每个用户的当前访问序列和用户当前请求页面,然后把该序列送入分类器进行分类,以得到用户的下面一些可能访问的页面,这些推荐页面的地址被附加到用户当前请求的页面的底部由推荐引擎返回以进行推荐,在这种方法中,用户不需要注册信息,推荐不打扰用户,可以为用户提供实时个性化的服务,实验表明这种方法是成功的。 相似文献
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基于扩展概念格的Web关系挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Web服务因缺少有效的组织和管理机制而产生的应用瓶颈问题,引入基于概念覆盖度函数的扩展概念格,通过构建基于输入和输出参数的Web服务集的扩展概念格模型,给出了Web服务间等价、替代和流关系的离线挖掘算法以及增量和减量的在线更新算法.在真实Web服务集上的测试结果表明,扩展概念格模型是Web服务集的一种有效的组织形式,可用于Web服务关系的自动挖掘和维护,从而为Web服务的选择、优化和组合提供智能支持. 相似文献
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基于粗糙概念格的属性约简及规则获取 总被引:2,自引:0,他引:2
基于粗糙集和概念格理论进行结合,给出了决策背景下的多属性约简与规则提取方法。为此,针对决策背景的辨识矩阵和辨识函数给出了决策背景属性约简的具体属性约简方法;在此基础上得到了决策背景下的规则提取与属性约简方法,并通过实例表明了该约简方法的可行性与有效性. 相似文献
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Web服务的初衷是能让用户能够快捷方便地找到自己需要的资源,但是当前过量的网络资源反而增加了用户的麻烦。于是出现了结合用户对Web使用的数据挖掘应用的Web推荐系统。在传统Web推荐系统的基础上引入了反馈机制。使推荐系统在线给用户提供推荐功能的同时,对自身的推荐机制改进,更体现了个性化服务的灵活性。 相似文献
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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. 相似文献