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.     

基于Web日志挖掘的个性化服务技术的研究

随着互联网的迅速普及和广泛应用,网络信息资源的数量及网站设计的复杂度也呈急剧增长趋势。如今,针对用户特性并向用户提供个性化服务已经成为计算机技术的研究热点之一。本文首先简述了Web日志挖掘的相关概念和具体实现过程,然后重点讲述了Web日志挖掘的关键技术。最后采用了用户群体聚类算法与Web页面聚类算法相结合实现挖掘用户访问模式,并针对个性化服务的应用和发展方向进行了研究和分析。     

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。     

基于SOM的模糊聚类在Web日志挖掘中的应用

将自组织映射神经网络(SOM)与FCM结合,利用SOM的并行计算能够减少模糊C均值算法在处理海量数据时的聚类时间,可以提高聚类算法的速度和效果,同时使用该算法对校园网Web日志进行数据挖掘,能够对用户行为进行分析,从而提出相应的方法,更好地提高服务效率和管理质量.     

模糊C均值聚类算法在Web使用挖掘上的应用研究

Web日志中含有大量的用户浏览信息,从中将相似用户及相关页面进行聚类是建立自适应网站的必要前提。通过基本的预处理,实现了日志的数据净化、用户识别会话识别及数据规约,形成了用户访问页面的序列数据库,同时通过离散化技术计算出用户访问页面频度。在这些数据准备工作的基础上,构造了用户一页面关联矩阵,作为改进的模糊C均值聚类算法的输入,实现了相似用户及相关页面的聚类。实验表明改进的FCM算法的有效性。     

基于Web日志挖掘的网上学习行为研究

网络教育要想为学习者提供个性化的指导和服务,必须注重教学过程跟踪,注意对学生学习行为的分析.Web服务器日志中记录了访问者的所有信息,通过数据挖掘的方法可以获得需要的有用知识,并由此得到用户的访问模式.文中使用Web日志挖掘的方法分析学生的网上学习行为,通过数据过滤、用户辨别和会话辨别,采用模糊集和粗糙集的方法获得访问用户的聚类和分类等有用信息.实验证明,通过Web日志挖掘的方法,可以更好地了解学生的学习偏好,提高教学服务质量.     

基于相似传递性的Web日志聚类算法

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。     

基于Weblog的模糊聚类分析

该文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,给出了模糊聚类分析在数据挖掘中应用的主要步骤,最后用实例证明了Web模糊聚类的可行性。     

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。     

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点,对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式,发现用户访问网站的偏好和兴趣,从而优化站点结构,实现个性化的服务。针对Web日志数据特点,本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体,用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原,模拟抗体学习抗原的生物机理,自动生成代表用户访问模式的记忆抗体,实现动态聚类。     

基于WEB日志的数据挖掘研究

随着Internet的不断发展,数据挖掘技术的研究和应用也越来越成为热点问题,如何把数据挖掘技术应用于Web,从Web服务器的日志中发掘有用的、重要的知识（包括模式、规则等）,成为数据挖掘与知识发现的一个重要研究和应用领域,这就是基于Web日志的数据挖掘。