Web日志挖掘中数据预处理的研究

Web日志挖掘是Web使用挖掘一个最重要研究领域,数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术之一。论述了数据预处理各主要步骤的方法和技术,重点研究了用户识别和会话识别。     

Web日志挖掘数据预处理中的会话识别技术

会话识别是Web日志挖掘的关键步骤,会话识别的质量直接影响后续挖掘的准确性。本文分析了Web日志挖掘的数据预处理过程中的三种会话识别算法,最终选用时间阈值法对安徽国防科技职业学院服务器日志文件进行会话识别。     

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日志挖掘中数据预处理方法研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。 文中分析了数据预处理的主要过程,并用站点首页结合动态时间阈值的方法对会话识别进行了改进。实验结果表明, 改进后的会话识别方法能更有效的识别出用户的真实会话。     

基于web日志挖掘的数据预处理研究

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,也是工作量较大的一部分.Web服务器上的数据是半结构化的,而且含有大量和挖掘无关的记录和冗余项.这就需要对其进行处理以得到适合挖掘的数据事务(Transaction)形式.Web日志预处理就是通过一系列的清洗、集成、转换等来得到合适的待挖掘数据.本文重点介绍了数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别等过程.     

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。     

Web访问挖掘中数据预处理的改进

在分析现有的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法的基础上,提出了一种改进的Web访问挖掘数据预处理模型并对基于时间和引用的启发式会话识别算法进行了改进。实验证明,改进的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法非常适合于当前搜索引擎广泛使用下的Web访问挖掘数据预处理。     

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。     

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.     

基于Web使用挖掘的学生思想动态分析

本文借助Web服务产生的大量日志数据,运用Web使用挖掘技术,对点击流数据源进行收集、预处理,并用基于Separate的约束性关联规则挖掘算法对学生的思想进行分析,发现学生的思想动态,为教育管理者管理学生提供决策依据。     

Frame页面过滤算法在Web日志挖掘预处理中的应用

W eb日志挖掘是将数据挖掘技术应用到W eb服务器的日志中,发现web用户的行为模式.在介绍了典型的数据预处理技术的基础之上,指出Fram e页面降低了挖掘结果的兴趣性,并提出相应的解决方法-Fram e页面过滤算法消除其影响.通过实验数据对该算法进行验证,说明Fram e页面过滤算法可以显著地提高W eb日志挖掘结果的兴趣性.     

基于Web挖掘的用户个性化服务研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现．使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理，解决网络用户的个性化服务问题。论文主要论述了一个更新的频繁路径集的Web挖掘算法在网络用户个性化服务中的应用。     

网络教育资源浏览的导航模型及其挖掘算法

将Web使用挖掘应用到网络教育领域,分析了其挖掘过程,包括数据采集、数据预处理、模式发现和模式分析;通过建立网络教育资源导航模型,并利用蚁群算法对Web日志数据中使用者的浏览行为进行挖掘;提出一个新的导航路径挖掘算法,可以发现有价值的用户浏览模式,指导用户对教育资源作进一步的搜索,还可以将训练好的网络图用于用户的个性化定制服务。     

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.     

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.     

一个简单的Web日志挖掘系统

在分析Ｗｅｂ日志挖掘的困难及对策的基础上,给出了一个简单的Ｗｅｂ日志挖掘系统（ＳＷＬＭＳ）的体系结构,具体介绍了ＳＷＬＭＳ中日志的预处理过程,包括数据净倾、用户识别、会话识别、路径补充的主要任务及其实现,并着重介绍了预处理之后的序列模式识别过程和算法,包括最大向前路径的识别和频繁遍历路径的发现,并给出了实验结果。     

基于URL语义分析的Web用户会话识别方法

由于现有基于时间和引用的经典会话识别方法在复杂Web使用模式挖掘中存在局限性,提出了一个基于URL语义分析的用户会话识别新方法.这个方法借助Web目录服务,将Web日志中的每一条URL记录赋予一定的语义信息,并给出一些测度指标对URL之间的语义相似度进行评价.对静态和流动两类Web日志情况进行分析,分别给出了语义奇异值...     

Web使用挖掘中数据预处理的研究

对Web使用挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括数据的来源及清理、用户识别、会话识别、路径补充等步骤及其所采用的技术．在现有Web使用挖掘数据预处理的步骤上提出改进,即在路径补充后,利用最大向前序列法（MFR,Max Forward Reference）进行二次会话识别,克服了原有会话识别中最大向前序列法的缺点．最后给出示例及其结果．