Web日志挖掘系统的设计与实现

设计并实现了一个Web日志挖掘系统,将Web日志挖掘应用到校园网站,对其Web服务器的日志记录进行挖掘,并将挖掘出的模式应用于智能Web站点的构建。     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

Web日志挖掘是数据挖掘技术在Web日志数据存储中的应用。论文介绍了Web日志挖掘,在分析发现用户访问模式方法——类Apriori算法的基础上,给出一种基于粗糙集的用户访问模式聚类方法。     

一种基于Web日志文件的信息挖掘方法

数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术。文中根据Web访问模式的用户特征，提出了一种基于Web日志文件的信息挖掘系统的体系结构。在此基础上，分析了其数据挖掘过程和信息挖掘算法。     

用户Web日志序列模式挖掘研究

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。     

一种Web使用模式挖掘模型的设计

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘.介绍了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的数据清洗和会话识别等关键技术作了详细讨论.     

WEB日志挖掘技术的研究

文章介绍了Web挖掘技术的概念、意义、研究现状以及分类,Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支,已成为研究人员关注的焦点。本文对日志挖掘过程中的数据预处理和模式发现进行了深入的讨论,并总结了Web日志挖掘的关键技术。     

用户Web 日志序列模式挖掘研究

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.     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

基于粗糙近似的Web事务聚类方法研究

Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用.Web使用挖掘通过挖掘Web服务器日志获取的知识来预测用户浏览行为,是Web挖掘技术中的一个重要研究方向.通常发现的知识或一些意外规则很可能是不精确的、不完备的,这就需要用软计算技术如粗糙集来解决.提出一种基于粗糙近似的聚类方法,该方法能够实现从Web访问日志中聚类Web事务.通过这种方法可以有效地挖掘Web日志记录,从而发现用户存取Web页面的模式.     

基于改进的模糊聚类算法的Web日志挖掘

Web日志挖掘是Web数据挖掘领域中的一个重要研究方向,是通过对Web日志记录的挖掘发现用户访问Web页面的浏览模式用以改进Web站点的性能和组织结构。在介绍Web日志挖掘的原理和技术的基础上对Web日志挖掘中的聚类技术进行了分析研究,并重点讨论了有关模糊聚类算法的原理及计算过程,对这一算法进行了改进后的优化和应用,最后用实例对算法加以验证。     

Web使用信息挖掘综述

Web使用信息挖掘可以帮助我们更好地理解Web和Web用户访问模式,这对于开发Web的最大经济潜力是非常关键的。一般来说,使用信息挖掘包含三个阶段：数据预处理,模式发现和模式分析。文章以这三个阶段为PWeb框架,分别介绍了数据预处理的技术与困难,Web使用信息挖掘中常用的方法和算法,以及主要应用。     

一种基于Close模式发现用户频繁访问路径的方法

Web日志挖掘的一个主要任务是获得用户的浏览模式,这对Web站点的改进和为用户提供个性化服务提供了非常有价值的潜在信息。该文在分析用户访问模式的特点后,提出了Close模式的概念,基于此概念提出了一种挖掘用户频繁访问模式的Close算法。该算法利用频繁访问模式的封闭特性,挖掘出既是频繁的又是封闭的访问模式,在一定程度上减少了下一阶段“寻找最大频繁访问模式”的工作量。用实际数据对算法的性能进行了验证和分析。     

使用语义限定的加权浏览模式的挖掘

指出了一种加权的Web挖掘技术，从Web日志中发现语义限定的加权序列模式，每个网页由不同的专家给出语义上的需要性评估，这些语义评估再被转化成表示权重的模糊集。最后由用户指定语义上的最小支持度和最小偏爱度进行挖掘，这种语义上的输入和输出更自然，更易被理解。最后通过一个例子描述了所提出的方法。     

分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘研究

提出了一个结合Web文本挖掘的分布式Web使用挖掘模型DWLMST,以及基于该模型的局部浏览兴趣迁移模式更新算法LITP和全局浏览兴趣迁移模式更新算法GITP。利用页面聚类来表示用户兴趣。通过将用户事务中的页面替代为相应的聚类号来得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中分析得到用户浏览兴趣迁移模式。算法较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长等因素给模式分析过程带来的困难,同时也提高了用户浏览兴趣表示的准确性。     

基于MFP算法的Web日志挖掘技术的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,需要通过Web日志挖掘分析用户的访问模式.数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术.文章就此进行了深入的研究,在已知用户访问路径的基础上,提出一种基于MFP算法的日志挖掘算法,并结合实例具体介绍了该算法的执行过程.     

Web日志挖掘中的数据预处理的研究

为了更加合理地组织Ｗｅｂ服务器的结构,需要通过Ｗｅｂ日志挖掘分析用户的浏览模式,而Ｗｅｂ日志挖掘中的数据预处理工作关系到挖掘的质量。文章就此进行了深入的研究,提出一个包括数据净化、用户识别、会话识别和路径补充等过程的数据预处理模型,并通过一个实例具体介绍了各过程的主要任务。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术研究与实现

Web日志挖掘可以使我们发现Web用户潜在的使用规律和模式。为了将存在着缺失、错误、噪音的原始Web日志数据转化为可靠、完整、准确的用户访问事务数据库,数据预处理工作是十分关键和重要的一步。文章就Web日志挖掘的预处理模型进行了深入的研究,并将其应用到实际日志数据预处理中,得到了理想的结果。     

浅谈Web日志挖掘技术

Web挖掘作为近年来数据挖掘的一个新的研究领域,因其实用性强而获得了广泛的研究,Web日志挖掘作为Web挖掘中最重要的一个研究领域,通过对服务器日志进行分析挖掘,得出用户的访问模式,它在网站个性化推荐,智能化服务上发挥着重要的作用。     

基于Web访问的数据挖掘

随着WWW的迅猛发展,基于Web的信息量不断的增加,如何从Web挖掘中寻找知识,通过对Web访问模式的数据挖掘研究,探索Web日志的分析流程,并展示它广泛的应用前景。