基于用户聚类分析的网站导航结构智能优化研究与实现

为了提高用户的兴趣空间,对网站导航结构优化进行了分析,提出了对Web日志进行数据预处理算法,同时提出了将用户每次访问的session数据合并为反映用户访问兴趣的数据方法,再对合并后的数据采用BIRCH算法进行聚类分析,最后根据用户聚类分析的结果提出网站导航结构智能优化的方法,给出了一个根据用户聚类集合动态调整导航的结构模型。     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素；在聚类分析中，依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性，试验结果验证此算法是有效的.     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

基于访问者信息行为的网站分析探究

本文结合网站访问者的信息浏览、检索、交互、选择等这些信息行为特点进行网站优化研究，提出从吸引优质用户访问，提高高效的导航与引导，促进用户转化，巩固访问群体等方面构建以用户为导向的网站信息服务策略。     

一种有效的Web用户访问模式聚类算法

用户在一个网站的访问行为反映了用户特定的兴趣,本文提出了一种用户访问模式的聚类算法.利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法.通过一系列的实验分析,结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对web日志中的用户存取模式进行有效聚类.聚类结果可应用于山西师范大学网站,对相应用户进行分析,给出个性化的服务等.     

根据用户行为模式自动生成动态链接的方法

分析了面向用户行为来进行网页动态链的思想方法.提出了处理用户访问网站的日志数据方法,并提出聚类用户的算法思想与步骤,最后分析了每组用户动态生成每组喜欢的链接思想与算法.主要介绍如何预处理用户日志访问数据及对用户聚类.     

基于结果聚类分析的个性化推荐模型

提出一种基于结果聚类分析的个性化推荐模型。首先根据用户的访问行为建立用户兴趣模型,再利用多种信息的融合算法对搜索结果重新排序,最后对结果进行聚类分析,调整不同类别文档的权重后进行推荐。教学科研信息推送实验结果表明,基于结果聚类分析的个性化推荐模型能提高推荐效果。     

政府网站移动搜索的日志挖掘和个性化改进

 为充分利用移动搜索和政府网站的特点, 发挥Hadoop 处理大数据的优势, 设计开发了日志挖掘和个性化定制系统。利用Flume 和HDFS 实现了海量日志的汇总和存储, 为日志挖掘提供了数据源和调用接口;采用MapReduce 实现了对日志的高效分析, 利用搜索结果网页的标签和导航, 建立了网页向量空间模型和用户兴趣模型;根据用户兴趣模型, 使用聚类分析中的K-means算法将有相似兴趣的用户组成兴趣组;通过计算搜索结果网页到用户所在兴趣组的距离, 判断用户对该网页是否感兴趣, 据此调整搜索结果的排序, 实现个性化搜索和推送功能。     

用户浏览偏爱模式挖掘算法的研究

针对当前的挖掘算法只是简单地把频繁访问路径作为用户浏览的兴趣路径的问题，充分地考虑了用户在页面上的浏览时间和在路径选择上表现出来的浏览偏爱，提出了基于远程代理数据收集的浏览偏爱模式挖掘算法。该算法先利用客户端的远程代理收集用户浏览信息，然后划分成用户事务，最后利用一个递归过程找出用户浏览偏爱模式。实验证明：该算法比当前的频繁访问路径算法在用户浏览兴趣度量上更准确。     

基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.     

跨境电商系统用户数据库智能访问方法优化

为了解决传统方法不适于大规模用户访问,访问准确性差的问题,通过语义指向性匹配和多维索引树编码结合的方法,对跨境电商系统用户数据库智能访问优化方法进行研究。建立跨境电商数据库模型,为数据库智能访问提供模型依据。依据模糊层次聚类提取语义指向性关联特征,在概念格中完成语义指向性相似度计算,依据提取特征,通过相似度匹配实现数据库智能访问,针对其在用户规模较大时影响访问准确性的问题,采用多维索引树编码的方式对其进行优化,实现对跨境电商系统用户数据库智能访问方法的优化。结果表明:采用所提方法对跨境电商系统时域数据与时频数据语义指向性特征进行提取,能够完成数据语义本体特征指向性聚类,冗余干扰信息被滤除,特征分布聚类性较强;对查全率水平较高情况下的查准率进行测试,发现所提方法在查全率升高时,可令查准率保持在较高的水平,未随查全率的升高有显著下降。可见所提方法访问准确性高。     

基于物联网农田环境数据的安全访问控制

随着当前物联网边缘计算技术的发展,使得物联网数据安全访问的问题日益严峻,传统的基于用户权限的数据访问控制策略不能很好解决相关数据安全访问控制问题。为此,从用户身份认证和数据访问控制等方面研究物联网数据安全共享问题的解决方案。以物联网农田环境数据安全共享系统为应用背景,提出了一种基于用户属性和用户行为的数据安全访问控制模型,该模型以用户行为构建信任机制,并结合用户属性的设置与判定共同实现系统的数据安全访问控制。本文给出了模型的规则定义与构建、具体结构设计、数据处理控制流程以及用户信任度评价体系设计的详细过程及实例分析。通过分析结果表明,该模型设计具有较好的动态性和扩展性,能够实现物联网中用户对农田环境数据的安全访问,从而解决物联网数据安全共享问题。     

教育软件中导航文档的设计与实现初探

导航文档能够为用户更好地使用教育软件提供一个有效的途径,从而对教育软件的推广应用有着积极作用.针对教育软件中导航文档的主题、内容、索引及结构的设计进行了粗略的探讨,并对实现导航文档的一般步骤进行了总结.     

基于聚类和随机矩阵理论的用电行为刻画方法

针对配网大数据应用背景下难以建立用户用电行为刻画模型的问题,提出一种基于聚类和随机矩阵理论的电力用户用电行为刻画方法.首先利用K-means聚类法对海量用户用电特征数据进行分析,根据不同用电模式对用户进行群体划分.然后基于随机矩阵理论建立用户用电行为分析模型,利用各用户群体的经济数据、气候数据及电力价格数据等辨识与用户群体用电量相关联的因素,实现对电力用户用电行为的刻画.最后通过甘肃省武威市电网实际用电数据验证所提方法的有效性和准确性,为电力精准营销和制定电力需求侧响应策略提供数据支撑.     

基于访问兴趣度的用户事务聚类方法

针对现有事务聚类算法复杂度高、精确性不够的问题,提出了基于用户访问兴趣度的事务聚类算法。首先,在Web日志预处理阶段,通过用户兴趣度生成算法得到用户兴趣度事务,减少了聚类操作的数量,提高了聚类结果的准确性;其次,给出了事务相似度的度量方法,并得到事务相似度矩阵以实现事务聚类。该算法减轻了数据挖掘的任务,提高聚类结果的准确性,能广泛地应用于电子商务领域。     

云计算环境中数据分布式强制访问控制算法研究

在云计算环境中,用户把敏感数据外包在云端,所以数据强制访问控制成为目前云计算研究中亟需解决的问题。当前常用的解决算法是加密数据密钥,但这种算法因密钥分发及数据管理导致计算开销大。因此,提出一种新的云计算环境中数据分布式强制访问控制算法,介绍了云计算环境中数据访问流程,分析基于密文策略和属性的加密算法,利用属性集合对云计算环境中的用户身份进行描述,通过访问控制树表示数据分布式强制访问控制结构,在用户属性集符合既定访问控制结构的情况下,用户才能够完成对数据的解密。通过属性私钥申请、文件上传和文件下载三个过程实现数据分布式强制访问控制。实验结果表明,所提算法在效率、安全性、内存消耗和控制精度四个方面均显示出了很大的优势。     

A hybrid cache placement scheme for multi-hop wireless service network

In this paper,a hybrid cache placement scheme for multihop wireless service networks is proposed. In this scheme,hot nodes in data transferring path are mined up by means of rout-ing navigation graph,and whole network is covered with network clustering scheme. A hot node has been chosen for cache place-ment in each cluster,and the nodes within a cluster access cache data with no more than two hops. The cache placement scheme reduces data access latency and workload of the server node. It also reduces the average length of data transferring,which means that fewer nodes are involved. The network system energy con-sumption decreased as involved relay nodes reduced. The per-formance analysis shows that the scheme achieves significant system performance improvement in network environment,with a large number of nodes.