Web数据挖掘算法

本文利用web数据挖掘方法对网站进行优化,在提出了网站优化系统的基本框架基础上,给出相应的web数据挖掘算法:频繁模式发现及序列模式挖掘两个主要算法以找到网站访问者感兴趣的页面集合以及频繁使用的链接序列,该结果以改进网站的设计,提高网站的访问率。     

Web数据挖掘研究

web数据挖掘是数据挖掘技术与web的结合,介绍了web数据数据的概念、web数据挖掘的分类以及web数据挖掘的应用问题。     

基于web的数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于web的应用.文章就web挖掘技术的概念、分类及文本挖掘和用户访问模式挖掘的实现技术做了详细地阐述,在此基础上列举了Web挖掘中的难点,并简要介绍了一下Web挖掘技术在电子商务、网站设计等领域的应用.     

基于模糊聚类的网站用户分类

文章给出了模糊聚类在网站用户分析中的应用。首先对web日志挖掘作了系统的介绍,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,然后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。为web站点的个性化服务提供了基础。     

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。     

数据聚类算法在web数据挖掘中的应用

在数据挖掘的实现过程中,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类是数据挖掘中一种重要的挖掘方法,它从数据库中计算发现数据中隐舍的有用信息或知识,数据聚类在很多领域中有着广泛的应用。该文研究的主要内容是数据聚类算法在Web数据挖掘中的应用,获得的聚类结果可以作为web网站结构的优化,站点的重构以及个性化的服务和推荐的重要依据。     

用户偏好建模：考虑长期与短期兴趣因素

鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性.     

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。     

基于ZigBee的自习室人数智能查询系统设计与实现

为方便高校学生利用网络或者智能手机终端设备实时查询自习教室现有人数,设计实现了一种基于ZigBee技术的自习室人数智能查询系统.系统根据物联网（IOT）层次模型开发,分为感知层、网络层、平台层和应用层四个层次.感知层采用红外光电开关作为数据采集传感器;网络层采用ZigBee技术构建无线传感网,实现多点人数数据统计;平台层使用SQL SERVER数据库和IIS信息服务器;应用层设计web查询管理网站与移动终端查询软件,能够进行自习室人数查询.     

基于Web的数据挖掘应用模式研究

如何对Web上的海量信息进行高效的应用 ,使之能做到信息处理的智能化、个性化、自动化 ,是当今数据挖掘技术的最重要的应用。本文从分析Web上数据信息的特点入手 ,研究面向Web的数据挖掘需解决的主要问题 ,提出了一种基于Web数据挖掘的应用模式框架 ,并着重从功能的角度介绍了Web数据挖掘的演进过程。     

基于XML的Web数据挖掘技术的探讨

随着信息时代的来临,Web数据挖掘成为了一门新兴研究领域,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。     

深基坑参数融合数据模型与数据结构

基于深基坑开挖过程中,不同实体的几何参数、物理参数和力学参数之间的关联性,提出深基坑参数融合数据模型,实现将深基坑的几何模型和力学模型统一在一个框架之下.根据面向对象的编程思想,采用C++语言对各基坑实体进行描述,为模型设计一个能够体现各基坑实体类之间层次关系的数据结构,并开发了深基坑三维建模与风险预警软件.将开发的软件应用于上海市汉中路地铁车站深基坑项目,结果表明,该数据模型很好地实现了不同基坑实体之间的关联,可以有效地预测深基坑施工过程中的潜在风险.     

Web服务组合中异构数据的解决方案

从定义的接口功能上看,用于Web服务组合的Web服务之间的异构主要表现为数据定义抽象层次的异构、数据实体定义的异构及数据定义领域的异构.针对Web服务组合中存在的这些问题,提出了基于语义本体的异构数据转换模型,详细阐述了实现异构数据转换的关键技术,给出了基于语义本体的异构数据转换的实现过程.     

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。     

Automatic Data Extraction from Websites for Generating Aquatic Product Market Information

The massive web-based information resources have led to an increasing demand for effective automatic retrieval of target information for web applications. This paper introduces a web-based data extraction tool that deploys various algorithms to locate, extract and filter tabular data from HTML pages and to transform them into new web-based representations. The tool has been applied in an aquaculture web application platform for extracting and generating aquatic product market information. Results prove that this tool is very effective in extracting the required data from web pages.     

基于XML数据岛的客户端数据操作的实现

XML数据岛是网页设计中处理XML数据的新技术．介绍了XML数据岛的概念，讨论了Web页中XML数据绑定的原理和实现，并给出了基于XML数据岛和XML数据绑定技术在客户端实现各种数据操作的方法和代码．     

动态网站数据维护管理系统的研究与实现

随着动态网站的大举兴起,动态网站的数据维护管理成为十分重要的工作。为了使这项工作更加轻松和有效,动态网站维护管理系统应运而生。然而怎样使系统更具有实时性、方便性、安全性以及开发的高效性则是做此类系统应该考虑的,为此,文章分析给出了一个构建此类系统的实例。用Delphi建立一个动态网站数据维护管理系统,动态编程语言为ASP,数据库是客户/服务器型(C/S)关系数据库SQL Sever 2000,实际程序在本地局域网内以客户/服务器(C/S)方式维护数据库。     

个性化搜索引擎与Web挖掘技术

Web挖掘技术是将传统的数据挖掘技术与Web技术相结合。本文分析了与Web挖掘有关的几个重要问题，并详细论述了web挖掘在个性化搜索引擎中的应用。     

基于数据挖掘技术的网页个性化推荐系统分析

介绍了＂网络迷航＂现象及WEB数据挖掘技术,讨论了网站用户浏览行为及获得用户浏览行为模式的方法,构建了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.