基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.     

数据挖掘技术及其所面临的问题

数据库系统、数据仓库和WWW已经成为信息处理系统的主流。海量数据的处理问题使知识发现和数据挖掘 (DataMining)成为目前网络数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。数据挖掘是一个多学科交叉领域 ,被认为是信息产业 2 1世纪最有前途的学科。本文主要介绍了数据挖掘有关概念及其发展 ,并对数据挖掘面临的相关问题进行了研究与探讨     

基于Web的数据挖掘研究

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,并总结了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术.     

WEB使用记录挖掘研究

随着WWW上资源的与日俱增，如何使用有效的方法从中获取所需的信息，成为研究人员所面临的一个重要问题、WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域、该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类，重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程，同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向。     

基于Web的数据挖掘研究

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,并总结了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域.本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势.     

基于时间引用的会话构造方法研究

Web使用挖掘是将数据挖掘和WWW这两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题。Web使用挖掘中,数据预处理是基础、挖掘访问模式是核心、模式分析与显示是目的。在数据预处理阶段,结合时间启发方式和引用启发方式提出了时间引用启发方式的会话构造方法。该方法不仅利用了用户会话的时间特性,而且考虑了用户的浏览特性。     

数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,其在银行中的应用已成为一个重要的趋势.本文首先介绍了数据挖掘的概念、功能、数据挖掘过程.然后重点介绍了数据挖掘在信用卡分析中的应用.最后对数据挖掘在信用卡分析领域应用进行展望.     

论数据挖掘技术的发展前景及应用

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一,本文不仅系统的介绍了数据挖掘技术的发展背景、数据挖掘的概念和特点、数据挖掘的功能和过程,而且对数据挖掘的局限性也进行了研究和探讨,最后总结了数据挖掘现状并且提出了数据挖掘的发展方向.     

一个基于数据仓库Web日志的数据挖掘实例

结合实例对商务网站Web日志数据进行挖掘研究,介绍将Web数据转变为数据仓库数据的过程和数据挖掘的方法,文章的最后讲述了可视化数据挖掘技术在表现挖掘结果中的应用.     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

Web上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。     

Web用户访问模式挖掘

随着网站内容的不断丰富和访问量的增加,网站结构变得越来越复杂,导致信息获取和推送都比较困难.将数据挖掘技术应用于用户访问模式,形成了Web访问模式挖掘.Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,据此可以形成关联规则、序列模式、聚类模式和分类模式等4类信息,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的.Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的一个重要研究课题,结合研究工作,从概念、方法、任务、过程、应用及面临的挑战等方面对其进行了较详细的评述.     

一种基于层次聚类的流数据挖掘方法

流数据的特点在于数据流快速、有序地到达,并且数据海量,许多应用领域中生成的数据都可以归结为此类型．数据挖掘技术可以从海量的数据中发现有意义的知识模型,传统的数据挖掘算法通常是针对静态数据集,对流数据却无法有效地处理．文章试图从层次聚类角度处理流数据,并探讨了一种基于最小代价函数的层次聚类算法．     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术,本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用。     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

数据挖掘与智能化信息处理研究

数据挖掘(Data Mining)是智能化信息处理中一个很有价值的课题，它融合了数据库、人工智能、机器学习和统计学等多个领域的理论和技术。本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的任务、方法及应用，讨论了数据挖掘研究的发展趋势。     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域．XML能够为web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题．分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型．     

数据发掘的计算智能方法及其在银行信贷管理中的应用

数据仓库技术(Data Warehousing)和数据发掘(Data Mining)是信息领域中近年来迅速兴起的计算机技术。本文探讨了在银行信贷管理中的数据仓库的建模方法,及其在数据仓库基础上的数据发掘的计算智能方法的应用.