基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究

Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据,从而发现用户行为模式的过程;在电子商务的发展进程中,Web使用挖掘的重要性与日俱增;用户导航模式的挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究领域,是优化Web站点框架设计的根本方法;该文首先介绍了用户导航模式挖掘的现状,然后探讨了蚁群算法用于用户导航模式挖掘的可行性,最后对应用的步骤提出了构想。     

基于广义序列方法的科学平台用户浏览方式挖掘

为了分析网络用户的浏览行为特征,实现科学平台的网络个性化服务,用广义频繁子序列挖掘算法,该算法挖掘Web服务器日志中的用户浏览路径,设计科学平台用户的浏览模式,为用户提供主动式信息服务.经过对日志文件的预处理,得到用户会话文件,然后采用广义频繁子序列挖掘算法对用户浏览模式进行识别.实际应用表明,这种广义频繁子序列识别方法能够有效地发现用户的兴趣所在,从而更好地为用户在线浏览提供帮助.     

基于多约束条件的Web挖掘框架

挖掘用户的浏览模式是Web挖掘的热点之一.提出一种基于多约束条件的Web挖掘框架,该框架可以有效地提高挖掘算法的效率和挖掘结果产生的灵活性.     

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.     

从Web数据中挖掘频繁访问模式

提出了一种新的用户浏览行为模型，通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数，以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量，将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型。在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法。实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性。     

一种基于Web日志挖掘的用户偏爱度度量方法

分析了用户访问Web站点的浏览日志,度量用户的浏览行为.实验从实际获得的Web日志着手,进行Web日志的挖掘,提取用户浏览Web的行为特性数据.通过时间阈值进行会话的划分,选取合适的数据预处理,归一化后生成数据模式向量,引入人工神经网络中的自组织特征映射(SOM)模型,对用户访问倾向聚类,对用户浏览的偏爱度进行度量,为Web站点的进化提供依据.     

基于关联规则的频繁路径挖掘算法

传统的关联规则Apriori算法中,只要两个k-1维的频繁项集有k-2个元素相同就可以生成维数为k的候选集,但在利用Web访问信息挖掘用户浏览模式发现频繁路径时,效率比较低下,本文利用Apriori算法的思想,对其进行了改进,进行频繁路径挖掘。     

基于Web使用挖掘的实时聚类算法

本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术，针对个性化系统的功能及特点，论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用，提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明，该算法不仅有效，而且具有较高的准确度，能适应用户短期浏览的变化.     

NPLWAP:一种新的Web序列模式挖掘算法

Web序列模式挖掘是将数据挖掘技术应用于Web访问序列,通过对Web访问序列的模式挖掘可以发现用户与网站交互的频繁模式,利用这些模式可以建模并分析用户与网站交互的模型,进而预测未来的访问模式,这对于构建智能化Web站点和开展电子商务活动有非常重要的意义.介绍了传统的PLWAP(position coded preorder linked WAPtree)算法,并在此基础上提出了一种对PLWAP算法中Header table的新的构建方法的改进算法(NPLWAP).在NPL-WAP算法中Header table的构建过程中每一步都只基于当前处理的节点的后缀树集,且Header table并不存储所有的后缀树集节点,而是只存储后缀树集根节点,从而减少挖掘过程的相关判断.通过对真实数据的实验对比可以看出NPLWAP算法在运行时间上比传统的PLWAP算法有了很大的改进.     

一种新的快速挖掘用户导航路径算法

对用户导航路径挖掘算法进行了研究。结合多线程并行访问技术，提出了一种快速导航路径（FNP）算法。试验测试的结果显示，FNP算法比著名的WAP算法性能和效果有很大的提高。它可以成功地应用于Web用法挖掘中。     

高校学科导航资源的知识组织模式及优化

就目前国内外学科资源导航建设现状 ,CALIS学科导航项目建设进展 ,导航库知识组织模式 ,Web站点信息资源的维护方案 ,信息技术对组织模式的影响 ,网络信息资源评价体系的建设方法、指标 ,建立信息质量控制机制和体系 ,信息的优化方案等问题做了探讨 ,分析了网络信息组织的发展趋势 .由此为用户提供具有较高可信度的网络信息资源的有效服务     

基于数据挖掘的自动化推荐系统算法

结合人工神经网络中的自适应共振理论(ART)及数据挖掘(Data Mining)技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线推荐系统。探讨如何有效地运用数据挖掘技术从大量的数据库中挖掘出完整知识,以推荐适当的信息给使用者,帮助他们在浩大的信息流中找到真正需要、有用的文件或信息。整合ART及数据挖掘技术,并针对推荐系统的特性提出一种改进的ART算法(MART算法)。实例验证了算法的有效性。     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.     

基于高效多功能的聚类算法在Web挖掘中应用的研究

挖掘Web日志中有价值的信息,对于市场决策有着非同一般的意义;其中用户聚类能将潜在的用户划分出来,为商家提供有更有参考价值的信息.用户聚类算法,不仅克服了所需运算空问大、数据预处理复杂的弱点,而且能简洁准确的确定用户的类型,将其进一步改造还可以用于页面聚类中.对该算法给予理论阐述并加以具体的应用.     

Web日志挖掘及AprioriAll算法的改进

阐述了利用数据挖掘技术对Web日志进行挖掘的可能性及其重要作用.通过用户维的引入,对已有的Apri-oriAll算法进行了改进,改进后的算法降低了原算法的时空复杂度,特别是在新算法中可以对Web日志数据按用户维进行切片,消除了原算法中的I/O相关性.这不仅使对Web日志数据进行的挖掘活动可以分散地进行,而且使多机连网分布式挖掘成为可能,同时还可以实现对Web日志的增量挖掘和动态挖掘.此外,该改进算法的特殊意义还在于它不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求.     

Web挖掘技术及其在网络教学评价中的应用

结合Web日志挖掘技术和数据立方体技术应用于网络教学评价体系,以网络教学体系的Web服务端和客户端的日志作为数据源,使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取,建立数据库,再应用数据立方体技术、OLAP进行分析处理,得到所需的评价结果.结果表明,此算法可以客观的评价网络教学结果.     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.