基于Web日志挖掘的个性化网络广告模型

网络广告的飞速发展使得广告的效果越来越受重视。通过研究如何从Web日志中挖掘出用户对于网络广告的交互行为,设计出个性化网络广告系统。对提高网络广告平台的效益,增强网络广告效果具有重要的意义。     

一个集成个人Web使用挖掘的个性化模型

本文以个人Web使用挖掘技术为基础,提出了一个个性化服务模型。模型详细地分析了个人Web使用挖掘的数据收集、模式发现及分析、个性化服务引擎等过程,并对各过程的个性化实现过程进行了分析。最后文章对个性化服务的发展进行了展望。     

基于Web挖掘与相关反馈的多层次用户兴趣挖掘算法

针对现有用户兴趣挖掘算法单一的缺点，提出了基于Web挖掘与相关反馈的多层次用户兴趣挖掘算法，在充分挖掘Web内容的同时，又将用户对网页的相关性反馈引入到算法中，实现显式提交信息与自动隐式学习相结合。实验证明该算法能较好地描述用户的兴趣类型及兴趣度，为实现个性化信息检索奠定了基础。     

基于Web挖掘的个性化远程教学的研究

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：     

基于Web挖掘的个性化技术研究

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。     

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的个性化信息检索关键技术研究

基于Web的个性化信息检索已成为当今研究的一个热点。文章主要分析研究了用户的确定及行为跟踪方法，提出了获取用户兴趣偏好的方法及构建和更新用户兴趣模型的方法，最后给出了个性化搜索算法。     

基于用户兴趣的个性化模型研究

大多数搜索引擎没有考虑到用户的个性和兴趣,大大降低了搜索的准确性。采用Web挖掘技术对存放在Web缓存中的历史页面进行挖掘,获取用户的兴趣信息,使用最优二叉树的形式来表示用户兴趣,利用获取的用户兴趣信息来构建个性化模型,并且利用智能Agent跟踪用户的兴趣变化,不断地对用户兴趣个性化模型进行更新。     

基于Web使用挖掘的个性化服务技术研究

Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加,Web使用挖掘正成为实现个性化系统功能的思想和方法的有价值的源泉。本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,并针对个性化系统的功能,介绍了相关数据采集和预处理技术及其在个性化系统中的应用。     

Web挖掘在个性化学习网站中的应用

本文介绍了Web挖掘的相关概念,简要分析其主要特点,介绍Web使用模式挖掘的基本流程和数据采集的主要来源,对Web数据挖掘在学习网站中的应用进行探讨。     

基于Web日志挖掘的个性化教育系统的研究与实现

随着现代信息技术在远程教育中越来越广泛的应用,网络远程教育在教育领域中占有越来越重要的地住。本文主要探讨了智能个性化系统在远程教育的主要功能。并提出了一个基于Web日志挖掘的个性化远程教育系统的模型。     

基于Web挖掘技术的远程教育个性化服务应用研究

本文通过对远程教育个性化学习模式的探究,结合Web使用挖掘技术,通过对数据进行采集、预处理、模式发现以及模式分析和评价,提升远程教育平台服务能力,使Web挖掘技术在远程教育个性化教学中为学生提供更加智能化、个性化的服务。     

Web数据挖掘在个性化推荐服务的应用

随着Internet的迅速发展和普及,人们在网络上开展的活动也越来越多,尤其是电子商务的兴起,使得网上购物逐渐成为一种时尚.然而由于互联网上的信息量日益增长,人们面对这些庞大的信息感到无所适从,花费大量时间在搜寻信息上,因此如何为用户提供更好的服务变得非常迫切.本文以数据挖掘理论为基础,分析和探讨了关联规则挖掘算法并应用该方法实现web个性化推荐服务.     

Web使用模式挖掘在个性化远程教育中的应用

本文介绍了Web挖掘技术的定义、挖掘过程以及几种主要技术,并对Web使用模式挖掘技术在个性化远程教育中的应用进行了讨论。     

Web挖掘在个性化远程教育中的应用

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。     

Web日志挖掘在个性化远程教育中的应用

本文在分析、总结现代远程教育特征和Web日志挖掘技术的基础上.讨论了Web日志挖掘在个性化远程教育中应用.并提出一个基于Web日志挖掘的个性化远程教育推荐系统.     

Web挖掘在个性化远程教育中的应用

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。     

基于Web日志挖掘的个性化服务技术的研究

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。     

一种以Web语义挖掘的个性化信息推荐设计

该文首先介绍了介绍Web知识挖掘的实现流程和数据挖掘的基本原理及方法,通过对Web知识的分析,引出基于Web挖掘的个性化信息推荐流程.然后研究了基于语义层次Web的个性化信息推荐的方法包括用户兴趣的感知方法、用于兴趣的捕获方法等,在此基础之上,利用导出语义层次的Web使用文档和生成个性化推荐的Web页面集,并详细介绍了...     

Web使用模式挖掘的研究

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。