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。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于Web日志的时态关联规则挖掘算法

分析Web日志数据的特点,把时态约束应用到Web日志数据挖掘中可以获得更好的效率。文章从概化的角度给出了一个基于Web日志的时态关联规则挖掘算法,并用一段用户会话事务数据为例,介绍了具体挖掘过程。     

有趣Web日志关联规则挖掘算法

对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究,普通的关联规则挖掘算法发现的规则数量太多,里面含有大量用户不感兴趣的规则,规则知识很难为用户所使用.根据网站拓扑结构和矩阵迭代技术实现了一种有趣关联规则(IMIA)算法,能够快速迭代求解任意两个页面间的关联概率,对关联规则进行有趣度评价,得出有趣度高的规则.实验结果表明,该算法是有效的,可以进一步改善网站性能,提高智能服务质量和性能,从而很好地应用到电子商务领域.     

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。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

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。     

基于日志挖掘的Web service安全关联规则挖掘算法及应用

针对传统的Web service安全性测试方法存在的低效性和盲目性,提出了一种基于Web service日志挖掘的安全关联规则挖掘算法,并阐述了算法的应用环境。通过该算法挖掘出正常行为的关联规则,采用错误注入的方式对Web service注入预先设计的构造算子,并把执行后的日志与关联规则进行比较,进而发现Web service存在的安全性问题。实验结果表明,该算法较大地提高了日志挖掘的效率及覆盖率,同时应用该算法能较好地检测出Web service的安全性问题,进一步表明提出的算法是可行有效的。     

基于粗糙集理论的WEB日志中关联规则提取

随着互联网的飞速发展，WEB日志挖掘，也就是从WEB日志中发现和分析出用户的有用信息已成为研究热点．基于关联规则的方法是WEB挖掘的重要方法．本文应用粗糙集理论提取WEB日志中的关联规则，并将关联规则集用于用户行为的预测上，实验证明，该方法的预测精度要好于现有的方法．     

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。