Web日志的高效多能挖掘算法

通过对Web服务器日志文件和客户交易数据进行分析,可以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径,提出了一种新颖的Web日志挖掘算法。在该算法中,首先以Web站点URL为行、以UserID为列建立URL－UserID关联矩阵、元素值为用户的访问次数,然后,在列向量进行相似性分析得到相似客户群体,对行向量进行相似性度量获得相关Web页面,对后者再进一步还可以发现频繁访问路径。实验结果表明了算法的有效性。     

基于Web日志挖掘的信息无障碍网站设计研究

针对当前一些实现信息无障碍网站存在的问题,该文设计了一个网站设计架构,利用Web日志挖掘技术提取用户兴趣和访问优先序列,采取网站页面信息动态填充至网站主页通用框架模块中,实现智能化、个性化无障碍访问。     

基于Web日志挖掘数据预处理技术的研究

数据预处理是Web日志挖掘中的关键和重要一步,文章分析了Web日志挖掘的数据预处理过程,并给出基于日志参引页的用户识别、路径补全算法和基于一种时间窗口模型的会话划分算法。     

一种适用于Web日志挖掘的关联规则发现算法

Apriori算法是一种经典的关联规则发现算法。针对Web日志挖掘的特点,在Apriori算法基础上给出一种适用于动态事务数据库挖掘的关联规则发现算法,并对比该算法与Apriori算法的区别。将该算法应用到网站的日志挖掘中,实验证明该算法的性能较原算法有一定的提高。     

基于Apriori算法的Web日志挖掘研究

本文在对Web日志挖掘理论和Apriori算法研究的基础上,设计和实现了Web访问日志挖掘系统,并将该挖掘系统应用于学院网络中心的"招生信息网"上,对Web服务器的日志记录进行了挖掘实验,找出用户的频繁访问路径,得到较为理想的结果。     

基于Apriori算法的Web日志挖掘探究

本文对日志挖掘过程中的数据预处理和模式发现进行了深入的讨论,总结了用户的频繁访问路径,得到了比较理想的结果。     

一种改进的Web日志挖掘数据预处理方法

数据预处理在Web日志挖掘中具有非常关键的作用,只有经过预处理,才能获得准确的数据,才能正确地反映使用者的意图,从而保证分析沿着正确的方向进行。论文在对Web日志挖掘数据预处理的难点进行研究后,提出了用于用户访问页面路径补充的UBPS启发式规则,以便于更好地进行事务识别和后续的用户浏览模式识别。     

基于Web日志挖掘的Web文档聚类

Web日志挖掘是Web挖掘的一种,介绍了Web日志挖掘的一般过程,研究了k-means聚类算法,并分析了k-means聚类算法的不足.k-means聚类算法迭代过程中每次都需要计算每个数据对象到簇质心的距离,使得聚类效率不高,针对这个问题,提出了k-means聚类算法的改进算法,该算法避免了重复计算数据对象到簇质心的距离,并用这两种算法实现了Web文档的聚类.试验结果表明,该改进算法提高了聚类效率.     

一种基于Web挖掘的网站性能评价方法

文章分析了影响网站性能的各种因素,建立了评价网站性能的指标体系,提出了一种基于Web日志挖掘的评价网站性能的方法,有效地解决了网站性能的评价问题。     

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日志挖掘中数据预处理方法的研究

Web日志挖掘是目前网上智能信息检索和电子商务的主要研究课题之一。而数据预处理在Web日志挖掘中起着很重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。介绍了Web日志挖掘数据预处理过程,综述了国际上的研究现状,及流行的处理方法。针对预处理步骤中的用户会话识别和路径填充进行了相应的改进。根据评估会话构造方法的标准,通过实验对给出的新方法与其他方法进行了分析比较。     

Web日志挖掘中数据预处理方法的研究

Web日志挖掘是目前网上智能信息检索和电子商务的主要研究课题之一。而数据预处理在Web日志挖掘中起着很重要的作用，直接影响日志挖掘的质量和结果。介绍了Web日志挖掘数据预处理过程，综述了国际上的研究现状，及流行的处理方法。针对预处理步骤中的用户会话识别和路径填充进行了相应的改进。根据评估会话构造方法的标准，通过实验对给出的新方法与其他方法进行了分析比较。     

Web日志挖掘探析

Web日志挖掘是数据挖掘领域中一个重要研究方向。文章对Web日志挖掘相关问题进行了探讨,分析了Web日志挖掘模式发现及其相关算法的不足,阐述了Web日志挖掘模式发现阶段增量更新的重要性。     

结合网站内容和结构进行的Web日志挖掘

提出一种以聚类为基础的Web日志挖掘方法：从Web日志事务、Web站点内容和Web站点结构3个不同方面来聚类页面集合,并通过将用户的访问记录和页面聚集进行匹配和相关度计算,来预测用户感兴趣的页面。     

基于Web日志挖掘的个性化网络广告模型

网络广告的飞速发展使得广告的效果越来越受重视。通过研究如何从Web日志中挖掘出用户对于网络广告的交互行为,设计出个性化网络广告系统。对提高网络广告平台的效益,增强网络广告效果具有重要的意义。     

基于Web日志的数据挖掘研究

针对当前Web日志数据信息越来越多的问题,传统的数据库管理系统无法对其进行有效的操作分析。采用数据挖掘技术对其进行研究,从数据挖掘的系统结构和数据挖掘的过程两个方面对数据挖掘进行描述;对Web日志挖掘的理论和过程进行了详细的分析;给出ID3算法的描述,并给出了部分核心的代码。     

Web日志挖掘中的数据预处理的研究

为了更加合理地组织Ｗｅｂ服务器的结构,需要通过Ｗｅｂ日志挖掘分析用户的浏览模式,而Ｗｅｂ日志挖掘中的数据预处理工作关系到挖掘的质量。文章就此进行了深入的研究,提出一个包括数据净化、用户识别、会话识别和路径补充等过程的数据预处理模型,并通过一个实例具体介绍了各过程的主要任务。     

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.