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用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题.在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度. 相似文献
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基于兴趣度的Web用户访问模式分析 总被引:1,自引:0,他引:1
吕佳 《计算机工程与设计》2007,28(10):2403-2404,2407
Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容.构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度.应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实数据集上的实验,结果表明引入了用户兴趣度的日志挖掘算法是行之有效的. 相似文献
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用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题。在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度。 相似文献
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近年来,Web使用挖掘成为数据挖掘领域中一个新的研究热点,Web使用挖掘是从记录了大量网络用户行为信息的Web日志中发现用户访问行为特征和潜在规律.本文结合某高校主页的真实运行数据,通过Web使用挖掘对于网站的运行日志文件进行全面的挖掘分析,分析用户对信息内容的兴趣度,并通过用户对网页的访问数据推算出各个页面受众的兴趣度高低,借此改良网站的内容和布局. 相似文献
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为了有效地吸引和留住用户,提高网站服务的质量,在原有个性化实现技术基础上,提出了一种前后端日志相结合的方式存取用户浏览信息,对用户浏览站点的行为进行跟踪,为Web日志挖掘提供更精确有效的信息.结合前后端日志记录相结合的策略,提出了一个可伸缩的,独立于具体Web站点的页面推荐系统架构.实验分析结果表明,该方式能更准确全面的收集用户数据,同时个性化模块以一种非侵入的方式与系统集成,提高了系统的灵活性,方便系统重用. 相似文献
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随着互联网的快速发展,Web日志的用户行为分析已经成为互联网技术领域的研究热点之一.会话识别是Web日志用户行为分析的关键步骤,精准的会话识别是有效进行用户行为分析的基础.本文在IIS Web日志分析的基础上,提出了一种基于URL相似度的会话识别方法.实验结果表明,此方法可以有效的识别出用户的真实会话. 相似文献
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在Web日志挖掘中,存在两种类型的聚类:用户聚类和页面聚类。本文提出的Web用户群体和相关页面聚类算法,直接利用用户对页面的访问频率,如实体现用户的访问行为,具有较高的准确性,能够确定合理的聚类结果数目。其子类间的相对位置能反映出元素间相似程度的高低,还解决了聚类中普遍存在的子类间元素重复问题。 相似文献
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缩短Web访问中的用户感知时间,是Web应用中的一个重要问题,服务器需要预测用户未来的HTTP请求和处理当前的网页以提高Web服务器的响应速度,为此提出了一种基于用户访问模式的Web预取算法.该算法根据Web日志信息分析了用户的访问模式,并计算出Web页面间的转移概率,以此作为对用户未来请求预取的依据.实验结果表明,该预取算法能有效提高预测精度和命中率,有效地缩短了用户的感知时间. 相似文献
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页面质量评估在搜索引擎系统中具有极其关键的作用,传统的方法是基于页面链接关系进行页面质量评估。但由于当前Web环境的复杂性,传统方法已经难以适应当前的Web环境,近年来,用户行为被用来弥补完全依赖链接关系方法的不足。用户行为可以分为两类:浏览行为和搜索行为。利用浏览行为构造了用户浏览图;提出了一种利用用户搜索行为的新方法,此方法构造了用户搜索图;合并用户浏览图和用户搜索图得到用户浏览搜索图。实验表明用户浏览搜索图的性能比较接近用户浏览图的性能,并超过全网的性能,同时用户浏览搜索图能够评价的页面数要大于用户浏览图。 相似文献
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当今互联网所提供的功能和服务越来越多,Web内容也越来越丰富,移动应用越来越流行。然而,复杂的Web服务应用对用户提出了更高的要求,给用户浏览带来了很多问题,很多时候用户会感到无所适从。文中提出基于用户浏览序列模式的用户行为提取与分析方法。该方法可以分为浏览模式分析和用户聚类两部分。在浏览模式分析时,首先根据用户行为数据得到浏览序列,然后运用序列模式挖掘PrefixSpan算法获取用户习惯的浏览模式,最后把分析获取的用户浏览模式应用到Web浏览中,为不同的用户需求提供个性化的服务。在用户聚类时,运用层次聚类方法按照浏览模式的相似性对用户进行聚类,以分析用户的不同属性(如年龄、职业、学历等)对用户浏览模式的影响。实验结果表明,文中采用的PrefixSpan算法和层次聚类方法在用户浏览模式分析和研究方面具有很好的可行性和有效性。 相似文献
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在激烈的商业竞争中, 努力使得用户满意是企业成功的根本保证之一。分析用户对产品以及服务的满意情况对产品的改进具有直接推动作用,但是在复杂多变的网络环境下,基于用户主观打分的满意分析方法和理论在时效性及灵活性上存在不足。提出了一个基于行为的Web用户满意模型, 以Web访问日志为数据来源,通过分析用户的访问行为来研究用户的客观满意。此模型针对分析对象实时获取、分析用户的访问信息和客观满意情况,保证了较好的时效性和灵活性。 相似文献
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欧阳烽 《数字社区&智能家居》2013,(9):5595-5597
基于SAS的Web使用日志用户聚类分析,即通过SAS数据挖掘工具将由Web使用日志数据经过数据转换和数据预处理后形成的用户事务表数据运用不同的方法进行聚类分析,以达到根据不同类别用户的需求对数字资源进行合理的采购和管理,为用户提供个性化服务的目的。 相似文献
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