数据挖掘技术在Web预取中的应用研究

由于近年来互联网的迅猛发展,越来越多的行业和领域都通过互联网来拓展和发展自己的市场,人们的生活方式也渐渐融入了互联网。但是,由于全球网民数量的急剧增加以及互联网本身固有的限制与传输延迟,网络对用户的服务质量越来越得不到保证。因此,由交通拥挤到网络塞车,我们需要一种更好的技术方式来解决这一问题。而未来的一大技术热点——数据挖掘技术,通过对用户的分析和归类,可以预先读取Web中的数据,从而减少网络延迟。重点介绍了数据挖掘中的关联规则算法在Web预取中的应用。     

试分析数据挖掘技术在Web预取中的应用

互联网的出现为办公、娱乐提供了一种新方式.随着互联网的迅速发展,而在其过程中要面对的主要问题是在海量的信息中,进行有效信息的筛选.在数据挖掘技术的发展基础上,运用Web技术,分析Web预取中进行的数据检索现状,提高进行数据查询的准确性,并进行多方合作、资源共享,实现新技术的运用.     

Web预取技术的研究

预取技术是提高缓存命中率和解决Web访问延迟问题的主要方案,本文研究了网页预取技术,将数据挖掘应用于Web预取中,设计了一个为用户提供个性化服务的Web预取模型;详细介绍了对Web日志进行预处理的方法;提出了新的预取替换算法。     

Web预取技术综述

Web预取是减少用户访问延时、提高网络服务质量的关键技术之一,近年来已成为国内外的研究热点.通过利用WWW访问的空间局部性,Web预取使缓存机制从时间局部性向空间局部性扩展.归纳了Web预取技术的分类,概括和比较了不同类别的优势和局限性,给出了预取模型的基本框架及每部分的主要功能,并对各种评价标准进行了详细介绍.同时,深入分析和探讨了现有的几种典型预取算法,系统地比较了这些算法的优缺点.最后从在线性、协作预取、动态流行度、划分用户会话和基于语义与基于路径相结合等方面指出了Web预取技术的研究方向.     

Web预取模型分析

WWW的快速增长导致网络拥塞和服务器超载。缓存技术被认为是减轻服务器负载、减少网络拥塞、降低客户访问延迟的有效途径之一，但作用有限。为进一步提高WWW性能，引入了预取技术。文中首先介绍了Web预取技术的基本思想及其研究可行性，然后分析了现有Web预取模型，最后给出了一个Web预取模型应具有的关键属性。     

Web使用挖掘的应用研究

Some effective and efficient knowledge patterns will be gained through searching, integrating, mining and analyzing on the Web. These useful knowledge patterns can help us to build so efficient Web site that WWW can ser-vice people well. In this paper we point out Web Usage Mining process influenced by Web site structure and content,and introduce the application of Web Usage mining in E-commerce. In the end a example of Web Usage Mining is given.     

Web预取模型分析

WWW的快速增长导致网络拥塞和服务器超载.缓存技术被认为是减轻服务器负载、减少网络拥塞、降低客户访问延迟的有效途径之一,但作用有限.为进一步提高WWW性能,引入了预取技术.文中首先介绍了Web预取技术的基本思想及其研究可行性,然后分析了现有Web预取模型,最后给出了一个Web预取模型应具有的关键属性.     

Web挖掘技术研究

对Web挖掘技术作了全面论述，介绍了Web挖掘的分类和应用，给出了Web数据模型，探讨了Web内容挖掘，Web结构挖掘以及Web日志挖掘的基本思想和方法。     

结合访问序列和内容挖掘的预取技术

提出了一种结合用户访问序列和Web页面内容的数据挖掘方法来形成预取技术。该技术充分考虑了Web页面的内容语义和内容大小,既可以在一定程度上提高命中率,又可以减少服务器的负载。     

基于Web结构数据挖掘技术的数学方法

引入传统的数学方法，线性方程组表示Web页结构之间的关系及通过求解齐次线性方程组来计算Web页的PageRank的键值，进而发现Web结构中重要的Web页的知识，可以被用来改进搜索引擎的性能。     

基于内容和结构的Markov模型在网页预取中的应用

提出了一种结合页面内容和站点结构的Markov模型,该模型应用于网页预取。传统的Markov模型是基于历史的模型,将对用户以往的使用记录的统计应用于网页预取。本文通过在Markov模型之上,结合页面内容及站点结构来调整状态转移矩阵,以获得更精确的预取结果,提高Web服务的质量。性能测试结果表明,该模型具有较好的性能。     

Web的数据挖掘

文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对Web数据的复杂性和特殊性,Web的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对Web页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。     

Web的数据挖掘

文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务，包括内容、结构、使用等。针对Web数据的复杂性和特殊性。Web的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外，必须对Web页做必要的数据处理，使之达到结构化数据的挖掘要求，或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。     

Web数据挖掘中的数据预处理

Web数据挖掘是分析网络应用的主要手段，其数据源一般是网络服务器日志，然而日志记录的是杂乱的，不完整的，不准确的并且是非结构化的数据，必须进行数据预处理。文章将预处理过程分为3个阶段－数据清洗、区分使用者，会话识别，并提出了一个高效的Web数据挖掘预处理结构WLP和相应的算法。     

Web数据挖掘中的可信数据来源

从大量Web信息中获取有用的信息是Web数据挖掘的关键问题.如何评价web信息是否可信,现在主要方法是通过BadRank算法进行内容评测,或是通过链接权重进行相关引用数计算.可信数据来源是数据挖掘的前提,在基于关键词的数据挖掘中,通过评价挖掘所涉及的不同数据域,以及数据域自身的可信性,对在不同域所获得的挖掘数据给以权重,从而对挖掘结果的序列产生影响,提高挖掘算法在获取可信结果方面的效率.并通过试验测试了可信域评价的效果.     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是一个极其重要的应用方面,而数据预处理技术在Web日志挖掘中又起到非常重要的作用.介绍Web日志文件的记录格式和Web日志挖掘预处理的一般过程,针对实际应用中遇到的问题提出一种解决方法,最后给出算法代码.