Web日志挖掘数据预处理综述

数据预处理关系到web日志挖掘的质量。本文对此领域的大量文献进行分析,深入探讨了数据预处理环节的主要任务,综述了面向Web日志挖掘中数据预处理的关键技术,指出进一步的研究方向。     

基于语义网络的Web挖掘

基于语义的Web挖掘是使用从现有的Web数据中抽取的语义或直接使用Web数据中已有的语义结构来帮助Web挖掘。本文首先简单介绍Web挖掘与语义Web的相关知识,接着论述了基于语义的Web挖掘,最后给出了一个实例说明这个方法的有效性。     

数字图书馆服务中的Web数据挖掘

在数字图书馆服务中,利用web数据挖掘提高检索的效率,从而实现智能检索。对服务器上的日志文件、用户访问信息等数据,进行Web数据挖掘,寻找潜在的用户,从而分析用户的访问行为,调整站点结构,改进网页设计等,使数字图书馆的个性化服务更具有针对性。     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究

以改进Apriori算法、K_means聚类算法和ARHP算法3种不同的Web挖掘技术为基础构造推荐算法,形成推荐集.仿真实验结果表明基于ARHP的推荐算法的覆盖率和准确度明显高于其他两种方法,可用于基于Web挖掘的电子商务推荐系统中.     

电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨

文章对Web数据挖掘技术的简要介绍、Web数据挖掘的过程、电子商务平台中Web数据挖掘技术的应用情况以及Web数据挖掘在电子商务中的作用分析四个方面的内容进行了详细的分析和探讨,从而详细的论述了我国电子商务平台中的Web数据挖掘技术的应用情况。     

浅谈Web数据挖掘技术的应用

随着Internet使用的广泛性和Web技术的发展,数据挖掘这一技术研究也逐渐的走进了基于Web研究的阶段。数据挖掘技术已经在不同的领域广泛的应用,本文主要分析探讨了关于Web数据的特点有哪些,以及Web数据挖掘的分类,当然最重要的一点就是Web数据挖掘技术的应用,主要表现在对网络服务性能上的提高,以及给电子商务企业等带来的影响和其他领域的应用。     

间歇蒸煮过程软测量中的数据预处理方法研究

本文提出了一种基于模式聚类的数据预处理方法,该方法能处理不同的误差干扰,具有较大鲁棒性,对蒸煮过程的数据预处理表明该方法是有效的。     

基于Web服务的数据集成

介绍了Web服务的概念及特点,分析了典型的Web服务体系结构,并对Web服务集成系统的构建及实现方法进行了探讨,指出在使用Web服务的场所,不是替代原有的技术,而是使用Web服务来支撑现存的下层结构.     

以XML为基础的Web数据挖掘技术系统的框架设计与实现

随着Internet的广泛应用,Web数据挖掘技术成为相关领域的研究热点之一,但Web数据控制的复杂性限制了该技术的发展。XML的应用为解决Web数据挖掘技术难题带来了契机。本文针对Web数据挖掘的特点,分析了XML在Web数据挖掘技术中的应用优势,并就以XML为基础的Web数据挖掘技术系统框架进行了分析。     

Web数据挖掘技术及其在铁通通信中的应用研究

随着计算机信息技术的不断发展和应用,铁通的网络运营业务不断升级,服务项目增多,计算机信息化提高了铁通的运营管理。本文针对Web的数据挖掘数据的服务运用,采用商业运行环境下的数据挖掘的技术分析,表述了数据挖掘的基本技术,探讨了数据挖掘技术在铁通通信中的应用。     

一种基于图像预处理的快速测试纤维直径的方法

利用数码光学显微镜对纤维切片图像进行采集,通过USB2.0接口将图像输入计算机中.对采集到的纤维图像信息的预处理方法和纤维直径的测量方法进行了研究.通过较少的图像预处理工序,应用边界图像直方图均衡化算法,突出了纤维的边缘信息,且纤维图像的失真较小;在纤维直径测量时,提出了一种对噪声不太敏感,处理效率高、能保留图像原来信息的测量算法——界域趋势分割法.     

基于Web数据挖掘的资源服务系统

根据Web数据流的特点,采用Web数据挖掘技术设计了一个资源服务系统:利用关联、聚类、分类等算法对离线数据进行挖掘,利用概要数据库、滑动窗口、近似因子等技术对动态数据进行处理.该系统由用户层、挖掘层及数据层组成,可实现用户交互、数据流挖掘及数据处理、提供数据资源等功能.该系统还可进行各种类型网站的Web数据挖掘,作为推广开发服务平台,实现网站资源服务系统的功能,应用于校园网挖掘的效果较好.     

数据挖掘技术及其应用

介绍了数据挖掘的概念和特点以及数据挖掘的功能和过程，论述了数据挖掘的常用技术及其应用。     

喷蜡制网机的数据处理

在喷蜡制网机设备中，图像数据处理是设计的关键。针对喷蜡制网机使用的喷头的特殊性，采用了专门的数据处理软件和硬件。主要介绍了该数据处理软件和硬件的设计。     

基于Web Services的网络数据传输

探讨了如何使用Web Services进行网络数据传输的思路和步骤,详细描述了网络数据传输系统的框架结构与功能,对数据上传、数据导入和客户端Web Services的同步调用和异步调用等关键技术进行了详细阐述和比较,并给出了一个基于.NET和Web Services技术的实现方案.     

Data mining for recognizing patterns in foodborne disease outbreaks

This paper introduces a new methodology for discovering patterns in foodborne disease outbreaks using a data-driven approach. Specifically, our approach uses three data mining methods, namely attribute selection, decision tree learning, and association rule discovery, to extract previously unknown and meaningful patterns that connect specific types of foodborne diseases outbreaks with associated foods vehicles and consumption locations. We use this approach to study the four most common disease causing etiologies in the Center for Disease Control (CDC) database of foodborne disease outbreaks in the year 2006, namely Salmonella enteritidis, Salmonella typhimurium, Escherichia coli, and Norovirus. The analysis reveals numerous patterns of how each of these outbreaks types relates to specific foods and locations. The discovery of such patterns in foodborne disease outbreak data can be very useful is determination and implementation of suitable intervention techniques. In particular, if the associations between different food types and consumption locations are known then custom intervention techniques including specific training methods can be designed to train individuals in hygienic food handling, preparation, and consumption practices.     

一种新的用于数据挖掘工具的网页净化算法

为了更好地消除网页噪声,有效地提取网页的主题内容,提出了一种新的网页净化算法.该算法认为网页的主题内容主要包含在标记和

标记里面,并据此对网页噪声进行预处理,然后与相关网页进行内容匹配,通过计算节点重要度,获取网页的主题内容.对门户网站的6 318个网页的检测表明,该算法可以有效地提取网页的主题内容,准确率达到98.2%以上.用于数据挖掘工具时,该算法优于其他同类算法,可以有效地去除网页噪声.     

19.

Data preprocessing and output evaluation of an autoassociative neural network model for online fault detection in virginiamycin production   总被引：1，自引：0，他引：1  

Huang J  Shimizu H  Shioya S 《Journal of Bioscience and Bioengineering》2002,94(1):70-77

In this study, an artificial autoassociative neural network (AANN) was used online to detect deviations from normal antibiotic production fermentation using conventional process variables. To improve the efficiency of extracting hidden information contained in multidimensional process variables, and to finally render the AANN adequate for fault detection, we explored the following methods: selection of process variables; preprocessing of data that involved normalizing the training data of the AANN; and evaluation of data that involved assessing the output of the AANN. A method for fault detection in virginiamycin M and S production by Streptomyces virginiae was successfully developed based on these techniques.     

Data preprocessing and output evaluation of an autoassociative neural network model for online fault detection in virginiamycin production

In this study, an artificial autoassociative neural network (AANN) was used online to detect deviations from normal antibiotic production fermentation using conventional process variables. To improve the efficiency of extracting hidden information contained in multidimensional process variables, and to finally render the AANN adequate for fault detection, we explored the following methods: selection of process variables; preprocessing of data that involved normalizing the training data of the AANN; and evaluation of data that involved assessing the output of the AANN. A method for fault detection in virginiamycin M and S production by Streptomyces virginiae was successfully developed based on these techniques.