基于校园网的用户行为数据分析系统的设计

数据分析系统是Web日志挖掘系统的一个重要组成部分,是模式分析的前序步骤,主要包括数据预处理和模式挖掘两个过程。数据预处理包括数据净化、用户会话识别和路径补充;模式挖掘包括事务识别、关联规则分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在研究传统的分析方法的基础上,结合了一种改进的路径补充算法,经验证表明分析效率显著提高。     

用户行为异常检测模型

从系统安全的角度出发,将异常检测技术用于用户行为分析领域,建立了一个异常检测原型模型UBAD(User Behavior Abnormality Detection)。利用关联规则算法FP-growth,对系统中的反映用户行为特征的数据进行深入挖掘,得到每个用户的行为模式, 将当前模式与正常历史模式进行对比可以判断用户行为是否异常。     

基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理

在Web日志挖掘中数据预处理是整个挖掘过程的基础,直接影响日志挖掘的质量和结果.提出了一种基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理方法,该方法在处理过程中根据Web日志建立用户访问树,并利用用户访问树进行用户和事务识别,从而可以在缺乏网站拓扑结构的情况下准确地对Web日志进行预处理.     

基于用户访问模式挖掘的网页实时推荐研究

文中将数据挖掘技术用于Web日忘文件的挖掘,提出一个简单高效的关联规则和序列模式挖掘算法Predictor,谊算法具有较快的响应速度．可以满足实时页面推荐的需要,同时该算法还可以进行增量挖掘。     

基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型

在通信网络运行过程中．每天都会产生大量告警，将数据挖掘中的关联规则发现技术用于分析历史告警数据，可发现告警相关性规则。这些规则可辅助故障定位和告警过滤，以减轻网络管理员的工作强度，提高工作效率。本文分析了通信网络原始告警信息的特点，提出了一个基于关联规则的通信网络告警相关性分析模型，该模型通遏对原始告警数据进行预处理，不仅有效地解决了网络告警时间不同步问题，使得处理后的告警数据可直接用一般的关联规则挖掘工具发现告警相关规则，还大大地压缩了挖掘结果，提高了规则的准确率。初步的实验表明这种分析模型具有实用价值。     

基于粗糙集的Web用户行为预测研究

随着互联网的飞速发展和Web应用系统的广泛应用,Web挖掘得到了人们越来越多的研究。从Web日志中发现和分析出用户的有用信息的Web日志挖掘已成为研究热点。很多基于关联规则的方法已经被应用于Web挖掘中。运用基于差别矩阵的粗糙集提取Web日志中的关联规则,并将生成的关联规则集用于用户行为的预测。实验结果说明该方法的有效性和实用性。     

基于关联规则的日志分析系统的研究与设计

日志文件作为系统和网络用户行为的记录管理工具,对保护系统安全,方便调查系统故障,监控系统运行状况起着极其重要的作用。该文提出了一个基于关联规则的日志分析系统,将数据挖掘技术运用在日志分析中,并针对挖掘的数据特点对Apriori算法进行了改进。日志分析系统可以利用关联规则对日志进行分析获取其中所蕴合的重要信息。     

基于用户浏览行为的个性化网页推荐

利用在线数据收集系统对用户在网页上的浏览行为信息进行收集,并按照关联规则进行频繁模Q式演算,根据演算得到的行为模式,判断出哪种组合浏览行为最能反映用户对网页的实际兴趣,为个性化的网页推荐和网页站点的规划提供依据,使web挖掘在电子商务上进行更充分的应用。     

Web日志挖掘数据预处理研究

在详细介绍ELF日志文件格式的基础上定义了会话表,并对预处理过程中几个主要步骤进行深入讨论,总结已有的各种处理手段提出新的改进方法,其中重点针对会话识别进行了改进并给出了新的算法。     

基于Web结构的校园电子商务系统的设计

研究了校园电子商务系统的背景和设计意义,提出了基于Web结构的校园电子商务系统的总体目标;在此基础上,重点分析基于层次设计的思路,详细阐述系统的架构设计;最后,基于以上层次设计架构和思路,详细描述系统模块设计。     

基于web数据挖掘的健康餐饮分析推荐系统的设计

随着信息时代生活节奏的加快,快餐文化越来越畅销,而随之带来的饮食的健康问题也被人逐渐关注起来。为了解决这个困境,借用web数据挖掘的技术,提出了在线健康餐饮分析和推荐系统的方案。该系统会跟踪用户的饮食习惯,推荐可以改善用户健康状况的食品,并且避免降低发生疾病的风险。首先介绍web数据挖掘的基础知识,然后提出基于数据挖掘的在线餐饮分析和推荐系统的设计方法,最后给出了分析和推荐系统的实施方案。     

校园“一卡通”消费行为数据分析

以陕西工业职业技术学院校园"一卡通"中教职工交易流水数据为研究对象,通过对提取的数据进行预处理、整理与分析、最终实现数据可视化,以满足后勤餐饮部门的管理要求。提取了118249条交易数据,使用Python、SPSS 24、Excel 2010对数据进行预处理和统计分析。首先,讨论了职工餐厅与学生餐厅中教职工消费数据的综合关系;然后,整体研究了职工餐厅近一年来消费情况;最后,从不同方向进一步研究教职工的就餐规律,为学校优化资源配置和科学决策提供参考依据。     

基于Web结构的校园电子政务系统的设计

该文研究了校园电子政务系统的研究背景和设计意义,提出了基于Web结构的校园电子政务系统的总体目标,在此基础上,重点分析基于层次设计的思路,详细阐述系统的架构设计;最后,基于以上层次设计架构和思路,在明确清晰的系统流程图的基础上．详细描述系统模块设计。     

基于EJB设计模式的网上物流系统的设计

着重介绍了基于J2EE构架的EJB设计模式,并描述了一个基于该模式的网上物流系统应用模型,对该模型系统结构和设计模式进行了详细地论述。     

云计算下的校园网数据中心网络设计

云计算背景下,服务器高可用集群技术和虚拟服务器动态迁移技术在数据中心中得到广泛应用,大规模的计算、存储资源的互联互通对数据中心的原有结构及运行模式提出了新的要求。本文讨论了在此前提下校园网数据中心的建设方向,详细探讨了与此相关的技术及发展趋势,提出了校园网数据中心的建设模式。     

浅析基于Lucene框架的网络论坛信息分析与实现

在当今互联网的各大论坛,帖吧,个人空间,BLOG中存在着非常多的网友发布的薪水,职业,等方面的信息。如在各大高校的BBS中,每年到应届生加入求职大军时,相当一部分学生会就各公司的薪水状况,福利待遇进行询问以及讨论,而一部分得到公司职位的学生亦会在一定程度上公布公司的薪水待遇状况。这一类各公司的薪水信息,对于以后学生的求职,职业人士跳槽,具有相当的参考价值。同样,在各大论坛,互动社区中,都会有相当大的薪水信息帖。很不幸的是,这些薪水讨论帖子淹没在浩淼的互联网中,并且通过互联网在大陆近十年来发展积淀,此类信息已经达到了海量。利用成熟的Lucene框架,文本检索理论(Information Retrieve),以及相关的分词,归类,索引技术,将这些信息,按照网友提交的关键字进行抽取与分析。按网友需要搜索出具备参考价值的职业信息。为网友的求职,跳槽,提供决策支持。     

浅析基于Lucene框架的网络论坛信息分析与实现

在当今互联网的各大论坛,帖吧,个人空间,BLOG中存在着非常多的网友发布的薪水,职业,等方面的信息。如在各大高校的BBS中,每年到应届生加入求职大军时,相当一部分学生会就各公司的薪水状况,福利待遇进行询问以及讨论。而一部分得到公司职位的学生亦会在一定程度上公布公司的薪水待遇状况。这一类各公司的薪水信息,对于以后学生的求职,职业人士跳槽．具有相当的参考价值。同样,在各大论坛,互动社区中．都会有相当大的薪水信息帖。很不幸的是,这些薪水讨论帖子淹没在浩淼的互联网中,并且通过互联网在大陆近十年来发展积淀,此类信息已经达到了海量。利用成熟的Lucene框架,文本检索理论（Information Retrieve）,以及相关的分词,归类,索引技术．将这些信息,按照网友提交的关键字进行抽取与分析。按网友需要搜索出具备参考价值的职业信息。为网友的求职．跳槽．提供决策支持。     

基于Web数据挖掘的B2C推荐系统的设计

电子商务相对传统贸易具有成本上面的优势。随着互联网的普及,电子商务的一种重要分支,企业对个人的电子商务（BUSINESSTOCUSTOMER,B2C）被越来越多人们接受和使用。但是互联网上的信息量非常巨大,普通消费者往往不知道如何才能买到自己心仪的商品。利用WEB数据挖掘的相关技术,设计了一个可以在B2C贸易中推荐优惠商品给用户的系统。