面向用户行为的Web使用挖掘技术

网络技术的广泛使用,使网站争夺用户的竞争愈演愈烈,用户的浏览兴趣、行为模式是网站设计的导向标.对Web使用挖掘的数据收集与预处理技术、模式发现与模式分析技术的理论和方法进行了梳理以及Web使用挖掘在电子商务中的应用,并对Web使用挖掘研究中存在的问题做了一些探讨.     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

用户访问网站,Web日志中会记录下大量的用户访问信息,通过挖掘这些日志数据可以获得相关页面、相似用户群体和用户访问模式等信息,Web日志挖掘对于优化网站结构、提供个性化服务和构建智能化网站具有重要作用.数据预处理是保证Web日志挖掘质量的重要基础,预处理主要包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和结果评价等工作.概述了数据预处理技术,重点介绍了目前常用的会话划分算法和评价标准,并实现了一个数据预处理系统.     

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使用挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用

目前电子商务网站争夺用户的竞争愈演愈烈,用户的浏览兴趣、行为模式是电子商务从业者关注的重点。充分利用数据挖掘技术,可从Web服务器日志文件和客户交易数据中,挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群。首先介绍了Web使用挖掘及其过程,然后分析了应用于电子商务用户行为分析中的Web使用挖掘技术,最后从制定网络营销计划、降低客户开发成本、争取最高限度利用现有客户和为客户定制个性化界面4个方面阐述了Web使用挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用。     

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数据挖掘及其应用

Web数据挖掘让网络用户和网站管理者受益,也可能对数据源的安全带来威胁.随着XML规范的普遍采用,Web数据挖掘将出现新的生机.     

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.     

基于Web浏览的高校图书馆用户个性化研究

本文对当前主要的Web挖掘技术和高校图书馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校图书馆用户在高校图书馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校图书馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。     

基于Web浏览的高校图书馆用户个性化研究

本文对当前主要的Web挖掘技术和高校图书馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校图书馆用户在高校图书馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校图书馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。     

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。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘应用于电子商务系统,已成为数据挖掘热点研究.Web服务器日志中保存了大量的用户访问电子商务系统的记录,运用数据挖掘技术对数据进行处理和分析,构造频繁访问路径挖掘算法,获取用户的购物特性和习惯,达到向每个用户推荐产品的目的,进一步指导电子商务网站建设.     

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日志挖掘应用研究

本文对数据挖掘技术在Web日志文件中的挖掘应用进行了探讨,并对Web日志挖掘的意义、步骤、数据、准备以及算法进行了归纳,旨在帮助网站管理者更好的管理Web站点,用户更能方便的从Web站点获得服务,提高Web的使用效率.     

基于Agent的Web数据挖掘模型设计

本文针对传统Web数据挖掘方法的不足,提出了一种基于Agent的Web数据挖掘模型,该模型适用于Web信息挖掘的各种应用。在信息的个性化推荐,电子商务的个性化服务,网站结构的改进等方面有良好的应用前景。     

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.     

Web使用记录挖掘前的事务识别方法

Web使用记录挖掘是采用数据挖掘技术对Web服务器上日志文件中的数据进行挖掘,以发现用户访问Web的方式及页面间存在的某种关联,从而可以为网站设计、提供网络个性化服务及其他电子商务活动提供决策依据.事务识别是Web使用记录挖掘前的一种数据预处理技术,本文介绍事务识别的基本方法,并给出一个最大前向引用序列事务识别新方法.     

Web数据挖掘在高校网站中的应用研究

高校网站对信息数据的整合需求日益增高,如何对数据进行合理的组织利用,使用户能够从海量的数据中找出有价值的信息和知识,是高校网站亟待解决的焦点问题.论文提出了将Web数据挖掘技术应用到高校网站的方法,有助于高校网站管理人员进行科学决策.     

基于Web的数据挖掘技术

当前网络发展迅速,各种网站比比皆是,它容纳了海量的信息,但是这么多的信息,却使人们产生了信息贫乏的感觉,这是因为Web上的信息覆盖面太广,而用户需要的却只是其中很少的一部分。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的、有用模式和隐藏的信息。本文主要研究了Web数据挖掘的内容,包括Web挖掘的特点、Web挖掘的分类和Web挖掘流程等。     

电子商务网站的Web数据挖掘系统设计

在分析了电子商务网站Web数据源及其挖掘任务基础上,设计了一种电子商务网站的Web数据挖掘系统模型,详细阐述了模型的数据挖掘过程与关键技术.     

Web使用挖掘中网站结构和内容的作用

描述了Web使用挖掘与网站结构和内容的应用之间的相关性;强调了为完成Web使用挖掘而进行网站结构和内容的处理问题;进一步证实了将网站结构和内容与使用挖掘过程结合起来,可以极大地提高挖掘效率和质量,从而更好地发现Web上的用户模式,并对网站结构和内容设计起到辅助作用。