Web使用挖掘系统研制中的主要问题和应对策略

With the rapid development of WWW,Web Usage Mining,as well as Web Mining,has become a hot direction in academic and industrial circles.It is generally believed that there are three tasks,preprocessing,knowledge discovery and pattern analysis,in Web Usage Mining.Though Web Usage Mining is still ranged in the application of traditional data mining techniques,in view of changes in application environment and operated data concerned,some new difficulties have arisen accordingly.This paper takes efforts to address such challenges in the three phases and introduces some proposed solutions simultaneously.     

基于中间件的Web挖掘的研究现状分析

介绍了组件技术及知识发现的概念，阐述了在软件构架支持下，利用组件堆积木似的搭建知识发现系统的特点，提出了一个基于J2EE面向电子商务的Web Mining系统的设计方案。     

Web使用挖掘的应用研究

Some effective and efficient knowledge patterns will be gained through searching, integrating, mining and analyzing on the Web. These useful knowledge patterns can help us to build so efficient Web site that WWW can ser-vice people well. In this paper we point out Web Usage Mining process influenced by Web site structure and content,and introduce the application of Web Usage mining in E-commerce. In the end a example of Web Usage Mining is given.     

OLAP技术的发展新动态

本文从OLAP技术与Data Mining、Web的集成，分布式OLAP技术，OLAP技术与高级数据库技术的结合，三个方面论述了OLAP技术的最新发展动态。     

基于．NET的Web结构挖掘技术研究及应用

Web数据挖掘（Web Data Mining）,是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从大量的Web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web结构挖掘即使用Web的结构来发现相关信息。介绍了Web数据挖掘及Wed结构挖掘的相关概念,以及．NET的框架结构,并举例与ASP．NET相结合来实现Web结构挖掘的功能。     

数据挖掘技术在Web上的应用及其工具设计

电子商务网站顾客在Web上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息,而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据。这些数据集合包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息。本文针对此类信息并结合数据挖掘技术,分析了在Web上应用数据挖掘和数据仓库技术（即Web Mining技术）的重要性,并给出了Web上数据挖掘技术的应用方案以及设计实现。最后总结了此技术方案在电子商务发展中的应用前景。     

基于Web Mining的智能化、个性化的远程教育模型研究

该文提出了一新的基于Web Mining的远程教育模型,它能够充分利用站点上积累下来的信息,更好地用于远程教学。     

基于站点结构的用户频繁路径挖掘

在分析现有挖掘用户频繁路径技术不足的基础上提出算法MUFPS(Mining User Frequent Paths based on Supportability).该算法主要通过用户会话文件计算出所有被请求页面各自的支持度总和,并结合Web站点结构挖掘出该用户的频繁访问路径.通过实验对比证明该算法能有效地提高挖掘效率,同时保证了挖掘结果的准确性和可靠性.     

基于Web的分布式对象技术

随着Web应用的迅猛发展,复杂大型Web系统的设计需要更强大的软件设计技术来支撑.对此,文中探讨了基于Web的分布式对象技术,指出了分布式Web系统结构及其运作机制,深入分析了三大主流分布式对象和组件技术在Web系统开发中的应用,阐明了系统实现的方法.以此交流和推动分布式组件技术在Web中的应用,拓展Web软件设计的能力.     

支持个性化推荐的Web面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点，提出了“壹支持数下k关联规则”的思想，根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Sdt-Tree存储结构，在产生频繁项的同时挖掘关联规则，因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。