概念格在Web日志挖掘中的应用

概念格作为一种用于数据组织和数据分析的形式化工具,有着广阔的应用领域,如信息检索、数字图书馆、软件工程、数据挖掘等方面。先对概念格进行了简单的介绍,然后讨论了Web日志挖掘过程的两个重要阶段:数据预处理和模式发现,并将概念格应用于模式发现以进行频繁页面之间的关联规则挖掘和频繁访问路径挖掘,减少了候选项集的产生,可有效提高挖掘效率。     

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。     

基于Web日志挖掘的个性化服务站点

介绍个性化站点的概念，并对Web日志挖掘系统体系结构进行分析。其后将关联规则挖掘技术应用到日志事务会话中，在对日志数据的特性分析的基础上提出类Apriori挖掘算法。对类Apriori挖掘算法得到的频繁项集如何有效提取关联规则提出了最有效的方法。在实际应用中探讨了如何从多个匹配的关联规则中选择合适的匹配规则。     

基于Web日志的频繁访问页面挖掘研究

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.在经典Apriori算法基础上给出了基于SQL的Apriori算法.对Web日志挖掘进行数据预处理的基础上,利用算法挖掘最大频繁访问页面集.实验结果表明算法的效率较好,并有助于促进网站的建设.     

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。     

一种有效且无冗余的快速关联规则挖掘算法

关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域。传统算法进行关联规则挖掘时,或者生成规则的效率很低,或者生成的关联规则之间存在着大量的冗余,或者挖掘出的规则的支持度和置信度都很高,但却是无趣的、甚至是虚假的规则,且不能产生带有否定项的规则。提出了一种新的算法MVNR(MiningValidandnon RedundantAssociationRulesAlgorithm),利用频繁项集的极小子集集合很好的解决了上述问题。     

Web日志挖掘系统的设计与实现

设计并实现了一个Web日志挖掘系统,将Web日志挖掘应用到校园网站,对其Web服务器的日志记录进行挖掘,并将挖掘出的模式应用于智能Web站点的构建。     

基于Rough Set的Web日志规则挖掘

Web日志挖掘是提高Web应用系统效率的有效手段。将Web日志通过预处理形成决策表,运用Roughset理论中的区分矩阵方法进行属性约简,从而获得简洁有效的关联规则,进行用户行为的预测研究。实验效果良好。     

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。     

Web日志挖掘中GITC算法的改进

GITC算法和Tree-DM算法都是基于交集关系的挖掘算法。文章分析这2个算法的性能特点,提出一种GITC算法的改进算法：GI算法。该算法利用适当的数据结构来保存支持数信息,省去了扫描原数据库来统计支持数耗费的大量时间,并解决了Tree-DM算法在二次求交、冗余求交等方面存在的问题。经过实验验证,较GITC算法而言,GI算法可以更高效地挖掘用户频繁访问模式。     

一种新的关联规则的高效挖掘算法

在Apriori算法的基础上，提出了一种新的算法，该算法在运行过程中根据支持度来不断缩小原有事务数据库，同时采用了一种新的方法产生候选集，促进了关联规则挖掘中效率的提高。     

一种基于关联规则的Web日志数据挖掘的实现方法

介绍一个基于关联规则数据挖掘Web日志分析的实现方法,提出通过对Apriori算法的改进,提高其挖掘效率,根据其结果,达到理解用户行为和改善Web结构的目的.     

一种基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。     

基于关联规则的数据挖掘技术综述

阐述在数据挖掘领域中的四种常用的数据挖掘技术方法,以数据挖掘技术中的关联规则挖掘为基础,阐述关联规则挖掘的经典算法Apriori算法的基本思想。通过关联规则挖掘算法实验给出该算法的具体使用方法,总结该算法存在的不足。     

Mining Cross-Transaction Web Usage Patterns

Web Usage Mining is the application of data mining techniques to large web log databases in order to extract usage patterns. However, most of the previous studies on usage patterns discovery just focus on mining intra-transaction associations, i.e., the associations among items within the same user＇s transactions, m cross-transaction association rule describes the association relationships among different users＇ transactions. In this paper, the closure property of frequent itemsets, which can determine the complete set of all frequent items exactly and is usually much smaller than the latter, is used to mine cross-transaction association rules from web log databases. We give the basic notion of frequent cross-transaction closed itemsets and prove the related necessary theories. And an efficient algorithm, i.e. MFCCPS（Mining Frequent Cross-Transaction Closed Pageviews Sets）, is designed and implemented. At last, an extensive experimental result on two synthetic datasets shows that our approach outperforms previous methods.     

基于二进制表示的频繁项集挖掘算法

发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题.提出了一种基于二进制表示的频繁项集挖掘算法,并利用二进制的性质快速产生候选项集并计算其支持度.算法总体性能在一定程度上得到了提高.     

一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。     

一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘算法*

分析了Apriori算法关于发现频繁项集的方法及其效率,提出了一种基于上三角项集矩阵的频繁项集挖掘优化算法。本算法只需要扫描数据库一次,不产生候选项目集,也不使用逐层迭代的方法,大大提高了频繁项集的发现效率。     

基于关联规则的Web日志挖掘算法研究

分析了经典的Web日志挖掘算法Apriori的特点,使其具有更高的效率。     

Web日志挖掘中数据预处理的研究

针对框架式页面存在的问题,对数据预处理过程进行了改进,在数据清洗和用户识别部分添加了页面过滤部分,同时对预处理过程中的页面过滤算法和用户识别策略也进行了改进。