Web挖掘在现代远程教育中的应用

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式,是目前数据挖掘研究中的一个重要内容.Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息.文章介绍了Web挖掘基本情况.在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图.在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型.它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景.     

基于Web文本挖掘的远程教育个性化服务应用研究

Web文本挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。本文在分析Web挖掘相关技术的基础上。将Web文本挖掘技术与远程教育相结合,提出了一种基于Web文本挖掘的远程教育的个性化服务模型。     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

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。     

基于XML的Web文本数据挖掘模型构建

本文在分析Web数据挖掘相关理论基础上,深入探讨XML在Web数据挖掘中应用问题,利用XML和Web数据挖掘技术的结合点,提出建立基于XML的Web文本数据挖掘模型,为如何从大量的Web资源中获得有价值的知识提供了一种可行的解决方案。     

基于模糊近似度的Web文本过滤模型

从1991年诞生以来,WWW(World Wide Web)得到了迅猛的发展,它已经成为拥有约3亿用户、400万站点的巨大分布式信息空间、它包含了技术资料、商业信息、新闻报道、娱乐信息等多种类别和形式的信息,资源分布很分散,且没有统一的管理和结构。如何快速、准确地从浩瀚的信息资源中提取用户所需要的信息已经成为一个新的研究课题。WWW上最多的就是文本信息,因此Web信息处理的核心就是如何处理这些Web文档。数据挖掘和知识发现(Data Mining and Knowl-edge Discovery,DMKD)可以帮助人们从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息和知识,有效地解决信息丰富知识贫乏问题。因此,基于Web文本信息的挖掘作为数据挖掘的一个新主题,引起了人们的极大兴趣。Web文本信息的挖掘就是在大量训练样本的基础上,得到文本数据间的内在特征,并以此为依据在网络资源中进行有目的的信息提取。在本文中,我们首先介绍了Web文本信息的向量空间表示模型(VSM),并在此模型的基础上提出了一     

Web数据挖掘技术及工具研究

Internet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。文章就Web挖掘技术的概念、分类及文本挖掘和用户访问模式挖掘的实现技术做了详细的阐述,并在此基础上介绍了一些实用的Web挖掘工具。     

基于XML的Web文本挖掘模型的研究与设计

Web上的数据量急剧膨胀使得进行Web数据挖掘成为数据挖掘技术研究的热点.而XML能够为Web挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题.介绍了XML的和Web文本挖掘的概念,提出了一种基于XML的Web文本挖掘模型,剖析了该模型的各个组成部分,给出了该模型的特点.     

文本挖掘理论概述

文本挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户关心或感兴趣模式的过程。对文本挖掘进行深入的研究将大大提高从海量的文本数据中获取有用知识的效率。本文首先介绍了文本数据挖掘的研究概况,之后着力对当前基于Web文本挖掘的一般处理过程进行了详细的描述,同时总结了文本分类和文本聚类的一些主要算法,在文章的最后对文本挖掘在信息技术中的发展前景做了合理的预测和展望。     

基于Web挖掘的远程教学系统研究

Web挖掘指使用数据挖掘技术在万维网数据中发现潜在的、有用的信息。文章通过对Web挖掘在远程教育中的应用进行分析．提出一种基于Web挖掘的远程教学服务系统模型，着重介绍了Web挖掘的基本过程。     

基于Web的文本挖掘系统的研究与实现

1.引言 60年代,大的物理流伴随着大信息流。传统的文件方式不能适应信息处理的需求,因此出现了数据库技术。90年代,人类积累的数据量以高于每月15％(或每年5.3倍)的速度增加,但是数据海洋不能产生决策意志,为了进行决策,人们不断地扩大数据库能力,搜集海量数据,但这使得决策者更难于决策,因此出现了数据挖掘技术,以便从数据库中发现知识。数据挖掘技术包括特征、分类、关联、聚类、偏差、时间序列、趋势分析等。     

Web文本挖掘系统及聚类分析算法

给出了Web文本挖掘系统WTMS的系统总体结构图，开发并实现了基于SOM的Web文档层次聚类算法。同时结合现代远程教育背景实现了Web文本挖掘的原型系统。该系统可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘，从而帮助人们快速进行文本信息导航，获取重要的知识。     

一种基于图结构挖掘WEB用户访问模式的方法

挖掘Web用户访问模式常用的技术有Web挖掘特有的路径分析技术和数据挖掘领域的传统技术。文章首先分析了现有路径分析技术的不足,然后从Web用户访问模式挖掘过程预处理的结果用户会话文件开始,提出了一种基于Web拓扑结构(图结构)挖掘用户访问模式的方法,提高了发现模式的精确性和效率,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试。     

Web挖掘研究

因特网目前是一个巨大,分布广泛,全球性的信息服务中心,它涉及新闻,广告,消费信息,金融管理,教育,政府,电子商务和许多其它信息服务,Web包含了丰富和动态的超链接信息,以及Web页面的访问和使用信息,这为数据挖掘提供了丰富的资源,Web挖掘就是从Web活动中抽取感兴趣的潜在有用模式和隐藏的信息,对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析,包括Web结构挖掘,多层次Ｗeb数据仓库方法以及Ｗ eb,Log挖掘等。     

基于深度优先序列模式挖掘的预取模型

序列模式挖掘能够发现隐含在Web日志中的用户的访问规律,可以被用来在Web预取模型中预测即将访问的Web对象。目前大多数序列模式挖掘是基于Apriori的宽度优先算法。提出了基于位图深度优先挖掘算法,采用基于字典树数据结构的深度优先策略,同时采用位图保存和计算各序列的支持度,能够较迅速地挖掘出频繁序列。将该序列模式挖掘算法应用于Web预取模型中,在预取缓存一体化的条件下实验表明具有较好的性能。     

Web挖掘在电子商务中的应用

如何从海量的Web数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题,因此,Web挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取潜在的有用模式和隐藏信息。随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域,介绍了Web挖掘技术在电子商务中的具体应用,运用Web挖掘技术对Web数据进行挖掘,了解客户的行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性。     

支持Internet上个性化信息重组与发布的Web挖掘关键技术的研究

Internet上个性化信息的重组与发布是Web个性化技术的一个重要组成部分,这一领域目前存在的主要问题是:并非没有信息重组和发布的工具,而是缺乏能够使这类工具高效工作的支持技术。本文提出一种将流数据处理技术引入Web点击流、IP地址流及页面文本流挖掘和分析过程,研究基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析方法;将本体和领域知识引入Web内容挖掘过程,研究领域知识指导下的Web内容挖掘方法;将基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析与领域知识指导下的Web内容挖掘相结合,研究Internet上Web信息模式和Web用户模型及其相互关系的建立;将上述研究成果应用于实际,以期达到高效地支持Internet上满足用户个性化要求的信息重组与发布的目的。