基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,实现用户聚类和页面聚类,并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

模糊聚类算法在Web使用挖掘中的应用

将模糊聚类最大树的方法应用到Web使用挖掘上,提出一种以用户浏览时间为单值和区间两种 情况的Web使用模糊聚类算法。     

基于模糊聚类的个性化Web信息检索系统研究

本文利用模糊聚类的原理（神经网络SOM算法）提出一种个性化WEB信息检索系统结构，包括用户个性化模糊聚类和网络信息模糊聚类，并分别论述其实现过程。     

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.     

用模糊C-均值聚类方法挖掘Web日志潜在客户的应用研究

研究了基于浏览时间、浏览次数以及相关浏览的挖掘算法。通过分析浏览者行为,对Web日志数据进行相应的预处理,应用模糊C-均值方法对其进行聚类分析,并对结果做了解释说明。     

Web模糊聚类方法及其应用

本文提出了Web模糊聚类的概念,给出了Web模糊聚美的过程模型WFCM并进行了详细阐述,沦述了Web模糊聚类在Web访问信息挖掘中,尤其是在Web用户聚类和Web页面聚类方面的应用．最后用实例证明了在Web页面聚类中使用Web模糊聚类的可行性。     

基于模糊聚类的个性化Web信息检索系统研究

本文利用模糊聚类的原理(神经网络SOM算法)提出一种个性化WEB信息检索系统结构,包括用户个性化模糊聚类和网络信息模糊聚类,并分别论述其实现过程。     

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日志挖掘的网络教学系统的设计与实现

现有的网络教学系统,虽然自身信息量极其丰富,但教师对学生的学习情况缺乏了解,无法满足学生个性化的学习需求。Web日志全面记录学生网上学习的行为,是解决问题的有效方法,文章设计并实现了Web日志挖掘系统,从中发现相似的学生群体,以及浏览兴趣路径,帮助教师及时调整站点结构提供宝贵的建议参考。     

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。     

网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究

在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略.     

基于Web日志挖掘的数据预处理应用研究

文章在分析Web日志的基础上,结合西华师范大学计算机学院WWW站点的访问日志,主要论述了在Web日志挖掘前所做的准备工作--数据预处理.数据预处理是整个Web日志挖掘过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着重要的作用.     

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。     

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。