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本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法,并以此去分析用户的访问模式,挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息,进而优化站点结构,为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。 相似文献
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电子商务中Web挖掘技术的应用探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。 相似文献
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Web使用模式挖掘的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
谷秀岩 《计算机工程与应用》2005,41(16):175-178
Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。 相似文献
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基于Web挖掘的个性化技术研究 总被引:20,自引:5,他引:20
针对用户特性向用户提供个性化服务已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一。研究了Web挖掘技术,阐述了Web挖掘技术存在的不足,并对应用Web挖掘技术实现个性化服务的发展前景进行了分析。 相似文献
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熊熙 《网络安全技术与应用》2010,(6):61-64
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。 相似文献
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序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法,论述了基于Web挖掘的个性化服务研究.详细阐述了其挖掘过程,最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新,从而提高网络信息服务效率,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。 相似文献
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基于Web挖掘的个性化远程教学的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前基于Internet的远程教育提供了多种个性化教学支持服务,文章通过分析Web使用挖掘在用户浏览行为方面的功能和作用,提出了利用Web使用挖掘技术,对学生访问行为、频度、内容、停留时间等元素的分析,提取每个学生的个性特征,构造出一个基于学生访问行为和方式的个性化远程教育系统模型,以此向学生提供全面的个性化教学服务: 相似文献
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电子商务中Web挖掘技术的应用探讨 总被引:6,自引:0,他引:6
随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。 相似文献
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电子商务的Web个性化服务和Web挖掘研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了电子商务个性化服务,阐述了Web挖掘定义与特点及其过程模型,说明了Web个性化服务的实质,分析了电子商务网站在引入Web挖掘后的基本结构,总结了Web使用记录挖掘的步骤与方法,分析了Web挖掘遇到的问题。 相似文献
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提出基于关联的聚类分析方法,挖掘具有相似访问兴趣的用户访问模式,分离不相关的用户模式,并提出基于关联的聚类算法。实验证明,该算法大量减少不相关的用户访问模式,提高个性化推荐质量。为进一步研究个性化推荐技术奠定基础。 相似文献
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针对用户特性向用户提供个性化服务将是web服务的发展趋势,本文从Web个性化服务的本质出发,详细地研究了实现Web个性化服务的关键技术:Web挖掘技术和信息推荐技术,并在此基础上设计了一个基于Web挖掘的个性化服务系统原型。 相似文献
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王玉珍 《自动化与仪器仪表》2010,(3):54-56
Web挖掘是数据挖掘与Web领域相结合的产物,其应用领域非常广泛。将web数据挖掘技术应用在数字图书馆领域,可发现用户的兴趣爱好、频繁访问的路径、页面的相关性、期望位置及重要页面等信息,从而为数字图书馆满足个性化的服务要求提供了基础。 相似文献
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基于Web挖掘,提出了一种新的个性化远程教育模型。它能充分利用用户Web访问记录,同时结合用户与站点的交互数据进行挖掘,以此来发现学习者的浏览(学习)兴趣,从而改进页面的设计,优化站点结构,更好地满足学习者的个性化需求,提升个性化远程教育的质量。 相似文献
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在构建个性化服务中常常通过需要挖掘用户的浏览模式来改进站点的结构,使得客户访问站点变得容易。问题的关键就在于如何从Web日志中发现用户浏览模式。该文就此提出一种算法,通过为Web日志数据构造后缀树进行序列挖掘,找出最大频繁序列,进而发现有意义的浏览模式。该算法的重要特点是可以在线进行。 相似文献