Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用

在电子商务网站中,根据客户的访问日志挖掘出有价值的信息,划分客户群体和发现潜在的客户,使网站可以提供个性化信息服务.Web日志挖掘是数据挖掘在Web页面上的应用,给出Web日志挖掘的步骤和方法,对Web日志挖掘工具进行分析,并应用到电子商务网站中,取得较好的效果.     

校园网 Web日志挖掘研究与实现

web日志挖掘是web挖掘中的一个重要的分支,通过web日志挖掘可以获得用户的访问模式和用户感兴趣的信息及关注的内容,从而为用户提供个性化的服务。另外通过对大量的web日志文件进行分析,可以获取大部分用户同时感兴趣的信息和内容,从而获得关联度高的网页,以便更好地优化和改善网站的布局。     

校园网Web日志挖掘研究与实现

web日志挖掘是web挖掘中的一个重要的分支,通过web日志挖掘可以获得用户的访问模式和用户感兴趣的信息及关注的内容,从而为用户提供个性化的服务。另外通过对大量的web日志文件进行分析,可以获取大部分用户同时感兴趣的信息和内容,从而获得关联度高的网页,以便更好地优化和改善网站的布局。     

Web日志挖掘在电子商务中的应用

在电子商务中应用web日志挖掘技术,设计个性化网站,可以使用户对网站产生浓厚的兴趣,增强企业的市场竞争力。本文介绍了Web日志挖掘的概念和过程,提出了基于Web日志挖掘的个性化网站的设计思想。     

Web日志挖掘改进网站结构的研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个热点课题.针对Web日志挖掘中存在的问题,研究和分析了一个基于网站访问矩阵的路径挖掘算法.在此基础上设计和实现了一个Web日志挖掘系统(WLMS),通过发现用户访问的最优路径和网站访问的统计结果,改进网站性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率.     

Web日志挖掘中重构网站结构技术

提出了一种重构网站结构的方法，并将此方法应用于Web日志挖掘的数据预处理中．实验表明，本方法能够更好地还原用户访问情景，为Web日志挖掘提供有效数据。     

基于Web日志的数据挖掘过程

因特网的飞速发展带来了巨大的信息量,如何使用Web日志挖掘技术实现网站优化是目前研究的热门.通过介绍Web日志挖掘的概念,阐述了Web日志挖掘的过程:数据收集、数据预处理、模式识别、实际应用,说明了如何实现网站的优化,提高用户的访问率和访问速度.     

Web日志挖掘技术应用研究

随着Internet的迅速发展,Web在人们的日常生活和工作中的地位日益显著.Web日志挖掘就是通过对Web日志记录的挖掘,发现用户访问的Web页面的浏览模式,从而进一步分析和研究Web日志记录中的规律,改进Web站点的性能和组织结构,提供个性化服务.本文首先分析了Web日志的分布和特点,再对Web日志挖掘中的两个阶段即数据预处理和日志挖掘算法做了详细介绍,最后对Web日志挖掘技术做了展望.     

基于数据挖掘的网络日志分析

日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域.本文首先介绍了Web日志挖掘的方法,然后将Web日志挖掘方法运用于一个学校的网站中,结合Apriori算法对预处理之后的数据进行挖掘,获取页面之间的关联关系,对网站结构的优化提供一定的依据.     

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．     

Web使用记录挖掘的研究

Internet的发展给传统的数据挖掘领域提出了很多新的研究课题.Web挖掘技术就是传统的数据挖掘技术与计算机网络技术的结合.Web使用记录挖掘是从日志文件中挖掘出有用的信息,这些信息可以帮助站点设计者设计站点和服务,有益于商业网站开展有针对性的电子商务活动.介绍了Web挖掘的概念和分类,说明了Web使用记录挖掘的过程和意义,并指出了Web使用记录挖掘的研究趋势.     

利用Web日志挖掘技术构建自适应网站

利用基于图结构Web日志挖掘获得的规则和用户访问模式,使Web站点的结构及站点内的页面进行自身的调整和改善,从而实现站点组织结构的优化.     

基于免疫聚类的Web日志挖掘

Web日志挖掘旨在使用数据挖掘技术从Web服务器日志文件中挖掘出有用的规律和模式,以此改进网站结构以及实现Web个性化服务。本文提出基于免疫聚类的Web日志挖掘算法,利用人工免疫系统的基本原理来进行用户聚类分析,从而发现相似客户群体、挖掘潜在客户。免疫聚类通过模拟免疫系统体液免疫应答的基本过程,提取出数据的基本特征,以此概括数据的分布特征,从而实现Web日志数据的无监督自组织聚类。通过在真实数据集上的实验证明了该算法的可行性和有效性。     

一种基于引用日志文件的启发式会话识别算法

为了将服务器日志分割为多个独一无二的用户的一次访问序列,提出了一种基于引用日志文件的启发式会话识别算法,并给予很好的算法实现.     

基于Web日志分析的校园网受众分析

数字化校园发展迅速,同时带来了海量的网络信息.本文针对校园网信息传播及其监控的有效性问题,设计并实现了基于Web日志分析的校园网受众分析系统,通过挖掘Web日志中的相关数据并进行统计、分析、综合,得到了特定信息在特定时期内的传播范围及其用户分布情况,同时基于访问量特征提出了校园网信息的3种基本类型.本文还结合实际校园网的运行数据进行了实验和相应的分析,显示出所建立模型的合理性和有效性.     

一种基于关联矩阵的自适应Web站点的研究与实现

自适应Web站点站能够根据用户需要快速灵活地改变自身,动态适应不断变化的用户需求和应用环境.通过Web日志文件的挖掘,找出用户的访问模式,及该模式中的访问类型,而且分析当前访问页面的频繁度后,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容.在此基础上,设计了一个自适应站点模型,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果.     

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。     

蜜罐系统中日志服务器的安全性研究及实现

蜜罐技术是一种主动防御的网络安全技术．针对蜜罐系统中日志服务器的功能和特点,提出了采用伪装数据包进行日志传输的思想,能更好地隐藏日志服务器,提高其安全性．在详细描述了日志文件伪装传输的实现过程的同时,对伪装结果进行了测试．测试表明,所提方法达到了预期的效果．     

基于数据挖掘的网页个性化推荐系统分析

通过分析和提取数据库服务器上的网站描述文件和网站日志文件,获得浏览用户的浏览行为模式,分析了网页间的相关性,从而构建模拟网页个性化推荐系统,使网站的页面设计更具个性化,节省搜索网页的时间。