模糊C均值聚类算法在Web使用挖掘上的应用研究

Web日志中含有大量的用户浏览信息,从中将相似用户及相关页面进行聚类是建立自适应网站的必要前提。通过基本的预处理,实现了日志的数据净化、用户识别会话识别及数据规约,形成了用户访问页面的序列数据库,同时通过离散化技术计算出用户访问页面频度。在这些数据准备工作的基础上,构造了用户一页面关联矩阵,作为改进的模糊C均值聚类算法的输入,实现了相似用户及相关页面的聚类。实验表明改进的FCM算法的有效性。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,实现用户聚类和页面聚类,并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

模糊聚类算法在Web使用挖掘中的应用

将模糊聚类最大树的方法应用到Web使用挖掘上,提出一种以用户浏览时间为单值和区间两种 情况的Web使用模糊聚类算法。     

用模糊C-均值聚类方法挖掘Web日志潜在客户的应用研究

研究了基于浏览时间、浏览次数以及相关浏览的挖掘算法。通过分析浏览者行为,对Web日志数据进行相应的预处理,应用模糊C-均值方法对其进行聚类分析,并对结果做了解释说明。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

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。     

模糊聚类的最大树算法在Web页面分类中的应用

通过Web日志中记录的客户对Web页面的访问情况建立Web页面的用户访问矩阵,在此基础上构造模糊相似矩阵,根据模糊相似矩阵由最大树算法进行聚类。分析和算例表明,通过模糊相似矩阵进行聚类避免了构造模糊等价矩阵的大计算量,具有简单、快捷,适合处理高维数据的特点。     

基于Web日志挖掘的Web文档聚类

Web日志挖掘是Web挖掘的一种,介绍了Web日志挖掘的一般过程,研究了k-means聚类算法,并分析了k-means聚类算法的不足.k-means聚类算法迭代过程中每次都需要计算每个数据对象到簇质心的距离,使得聚类效率不高,针对这个问题,提出了k-means聚类算法的改进算法,该算法避免了重复计算数据对象到簇质心的距离,并用这两种算法实现了Web文档的聚类.试验结果表明,该改进算法提高了聚类效率.     

模糊动态聚类算法在网络教育中的应用

针对当前大部分网站使用的是动态页面,分析日志比较困难的问题,给出了在动态网页环境下Web使用记录挖掘的数据采集方法;为了使计算简单、快捷,给出了一种Web用户和页面的直接模糊聚类算法,从而能够根据学生的访问规律对页面内容进行分类、总结和预测趋势,指导高校网站的建设,提高网络教育,具有很好的实用价值。     

Web使用挖掘中的数据预处理算法研究

数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,其结果直接影响到后续的事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的效果。本文提出了一种精确识别用户和会话的数据预处理算法(USIA),并且用实验证明其高效性。     

Web使用挖掘中的数据预处理算法研究

数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节,数据预处理的结果直接影响到后续步骤,如事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘的效果。提出了一种精确识别用户和会话的数据预处理算法(USIA),并且用实验证明它是高效的。     

一个简单WEB使用模式算法的电子商务应用

在电子商务网站中,Web使用挖掘可以通过分析WEB日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息.本文形式化描述和分析了一个WEB使用模式算法,并给出了应用的设计思路.该算法简单、有效、易于实现,适合于构建低成本B2C网站.     

Web使用模式挖掘研究

Web使用模式挖掘是利用Web使用数据的高级阶段，文中分析了Web使用模式挖掘流程及挖掘技术后，架构了一种用于Web使用模式的工具，并将其应用在优化Web站点的链接结构，发现潜在客户等方面。     

Web使用挖掘研究

本文给出了一个完整的Web使用框架,并对Web使用挖掘过程进行了详细的分析和阐述。提出一个基于Web使用挖掘的个性化教育资源推荐系统原型,讨论了Web使用挖掘在教育网站中的应用。     

Web使用挖掘技术研究

简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类，讨论了web使用挖掘的有关理论及其应用。重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法，包括：挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术。展望了Web使用挖掘的未来研究方向。     

Web使用模式挖掘在优化网站设计中的应用

该文介绍了Web使用挖掘流程及所采用的数据挖掘技术,通过对Web使用模式挖掘结果的分析,探讨Web使用挖掘在电子商务网站设计优化中的应用,使网站设计更加符合用户需求,从而促进企业电子商务活动的发展。     

混合遗传聚类算法在Web使用挖掘中的应用

对Web挖掘进行了概述,分析了Web使用挖掘的关键问题,设计了一个基于遗传算法的KP混合聚类算法,并应用于Web使用挖掘的访问者模式识别处理。系统的实验结果表明,提出的算法和推荐策略在Web使用挖掘的处理过程中是科学的和有效的。