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Web目标挖掘中的序列模式识别 总被引:4,自引:0,他引:4
Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web服务器的日志文件,本文从Web日志挖掘过程邓处理阶段的结果用户会话文件开始,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的Web日志挖掘方法,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。 相似文献
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日志数据是互联网系统产生的过程性事件记录数据,从日志数据中挖掘出高质量序列模式可帮助工程师高效开展系统运维工作。针对传统模式挖掘算法结果冗余的问题,提出一种从时序日志序列中挖掘序列模式(DTS)的算法。DTS采用启发式思路挖掘能充分代表原序列中事件关系和时序规律的模式集合,并将最小描述长度准则应用于模式挖掘,设计一种考虑事件关系和时序关系的编码方案,以解决模式规模爆炸问题。在真实日志数据集上的实验结果表明,与SQS、CSC与ISM等序列模式挖掘算法相比,该算法能高效挖掘出含义丰富且冗余度低的序列模式。 相似文献
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用户Web日志序列模式挖掘研究 总被引:2,自引:0,他引:2
单个用户访问网站能够留下大量的访问信息,合理地挖掘这些信息便能够得到用户个人的访问模式。文中将序列模式挖掘运用到单一用户Web日志上.最终可以得到单一用户的访问序列模式。在序列模式挖掘过程中,将传统的序列模式挖掘概念进行了扩充,对应到单一用户的序列模式上;运用Session来划分时间段,增强了时间的概念;运用概念格的理论,很好地实现了增量序列模式挖掘。并使用一个新的算法,解决MFP(最大前向路径)在Web日志中获取存在的一些问题。 相似文献
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单个用户访问网站能够留下大量的访问信息,合理地挖掘这些信息便能够得到用户个人的访问模式.文中将序列模式挖掘运用到单一用户Web日志上,最终可以得到单一用户的访问序列模式.在序列模式挖掘过程中,将传统的序列模式挖掘概念进行了扩充,对应到单一用户的序列模式上;运用Session来划分时间段,增强了时间的概念;运用概念格的理论,很好地实现了增量序列模式挖掘.并使用一个新的算法,解决MFP(最大前向路径)在Web日志中获取存在的一些问题. 相似文献
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WebLog访问序列模式挖掘 总被引:4,自引:0,他引:4
WebLog挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web服务器的日志文件。通过WebLog的序列模式挖掘可以改善Web的信息服务。该文介绍了传统的WebLog中访问序列模式挖掘的方法,并在此基础上提出了一种对WAP-tree的改进构造方法。 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
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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。 相似文献
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Web日志分析系统不仅能改进Web网站结构,提高Web服务器性能,而且能识别用户的喜好、满意度,发现潜在用户,增强网站服务竞争力。介绍了Web日志挖掘的各个阶段,设计并实现了一个Web日志分析系统。分析了传统的频繁项集挖掘算法与序列模式挖掘算法的不足之处,根据日志数据的特性,将用户属性引入频繁项目集的生成过程,有效地减少了候选项集的数目,并根据候选集的特点,逐轮压缩数据库。将连续序列引入到ApiroriAll算法的候选集合并过程中,实现了改进算法。通过实验比较了改进算法与传统算法的效率,证明了改进算法的有效性。 相似文献
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Web序列模式挖掘是Web数据挖掘重要研究内容之一。在WAP算法的基础上提出了一种改进算法,该算法在Web序列模式挖掘过程中不需要反复生成条件树,从而提高了算法的运行效率。实验表明,该算法在运行时间上相对于WAP算法具有明显的优势。 相似文献
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提出了一种基于H-tree的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模式挖掘算法有效地结合在一起,当维度较高时具有较高的性能。 相似文献
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Sequential mining is the process of applying data mining techniques to a sequential database for the purposes of discovering the correlation relationships that exist among an ordered list of events. An important application of sequential mining techniques is web usage mining, for mining web log accesses, where the sequences of web page accesses made by different web users over a period of time, through a server, are recorded. Web access pattern tree (WAP-tree) mining is a sequential pattern mining technique for web log access sequences, which first stores the original web access sequence database on a prefix tree, similar to the frequent pattern tree (FP-tree) for storing non-sequential data. WAP-tree algorithm then, mines the frequent sequences from the WAP-tree by recursively re-constructing intermediate trees, starting with suffix sequences and ending with prefix sequences.This paper proposes a more efficient approach for using the WAP-tree to mine frequent sequences, which totally eliminates the need to engage in numerous re-construction of intermediate WAP-trees during mining. The proposed algorithm builds the frequent header node links of the original WAP-tree in a pre-order fashion and uses the position code of each node to identify the ancestor/descendant relationships between nodes of the tree. It then, finds each frequent sequential pattern, through progressive prefix sequence search, starting with its first prefix subsequence event. Experiments show huge performance gain over the WAP-tree technique. 相似文献
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使用序列模式精简基挖掘序列模式 总被引:3,自引:1,他引:3
传统的序列模式挖掘方法在挖掘由短的频繁序列模式组成的数据库时有良好的性能.但在挖掘长的序列模式或支持度阈值很低时,这些方法可能遇到固有的困难,因为产生的频繁序列模式的数量经常太大.在许多情况下,用户可能只需要那些覆盖许多短模式的长模式.此外,在很多应用中,只要得到产生的频繁序列模式的近似支持度就已足够,而不需要它们的精确支持度.介绍了能将误差控制在确定范围内的频繁序列模式精简基的概念,并开发了一个挖掘这种序列模式精简基的算法.实验结果显示计算频繁序列模式精简基是很有前途的. 相似文献
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To efficiently find global patterns from a multi-database, information in each local database must first be mined and summarized at the local level. Then only the summarized information is forwarded to the global mining process. However, conventional sequential pattern mining methods based on support cannot summarize the local information and is ineffective for global pattern mining from multiple data sources. In this paper, we present an alternative local mining approach for finding sequential patterns in the local databases of a multi-database. We propose the theme of approximate sequential pattern mining roughly defined as identifying patterns approximately shared by many sequences. Approximate sequential patterns can effectively summerize and represent the local databases by identifying the underlying trends in the data. We present a novel algorithm, ApproxMAP, to mine approximate sequential patterns, called consensus patterns, from large sequence databases in two steps. First, sequences are clustered by similarity. Then, consensus patterns are mined directly from each cluster through multiple alignment. We conduct an extensive and systematic performance study over synthetic and real data. The results demonstrate that ApproxMAP is effective and scalable in mining large sequences databases with long patterns. Hence, ApproxMAP can efficiently summarize a local database and reduce the cost for global mining. Furthremore, we present an elegant and uniform model to identify both high vote sequential patterns and exceptional sequential patterns from the collection of these consensus patterns from each local databases. 相似文献