LOGML-XML在Web使用挖掘中的应用

简要介绍了Web使用挖掘的概念和内涵,提出了一种新的XML语言——LOGML,并阐明了LOGML在Web数据挖掘中的作用。     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

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.     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计

介绍Web数据挖掘概念、个性化推荐技术,着重设计了一个基于Web挖掘的个性化推荐系统,并给出了个性化推荐核心模块的实现过程。本系统根据Web挖掘过程,结合基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法的实现。     

一种基于Web挖掘的信息自动分类系统

探讨了Web挖掘的相关理论，包括Web文本信息的表示及特征提取，关联规则分析和信息分类，综合Web挖掘的关键技术，提出了一个基于Web挖掘技术的信息分类模型系统，使用户能够对已分类的资源进行浏览、检索，从而更方便、快捷地获取所需信息。     

面向隐含语义文本的WEB数据挖掘研究

针对目前Web挖掘的传统算法执行效率低、挖掘结果相关度低的缺陷,从Web挖掘的内容方面入手,在分析基于Web语义化文本数据挖掘关联规则结构的基础上,改进传统的Apriori算法,提出面向语义化的隐含文本数据挖掘算法,仿真结果表明改进后的算法具有较高的执行效率及较好的挖掘相关度,对于面向文本的Web挖掘算法研究具有一定的借鉴意义。     

基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。     

基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。     

基于关联规则web日志挖掘方法的研究

传统的关联规则挖掘技术是从包含一组事务记录的数据库中发现一些事务项目间关系的信息。本文的工作,是致力于将关联规则的概念引入到Web日志挖掘系统中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。将超文本系统看成是一种有向加权图,经过对可信度和支持度的重新定义,使之适合于用来表示用户的访问路径,并引出复合关联规则挖掘算法。     

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。     

应用个性化推荐的Web日志关联规则挖掘算法研究

对传统的关联规则挖掘算法FP-Growth方法进行改进,提出FP-Mine算法,并应用该算法对Web日志进行挖掘,探寻用户访问站点页面之间的关联规则,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.实验结果证明FP-Mine算法在生成频繁项集及关联规则的过程中,只需存储i-size和(i+1)-size频繁项集的节点的Freq-Set-Tree,且立即在其之上生成规则,所以缩短规则生成的时间,提高规则生成效率,同时释放i-size项集的节点,有效地节省内存空间.     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统设计

本论述针对协同过滤算法的局限性,为顾客购买频度较高的商品设计一种基于Web挖掘的推荐系统,它综合利用朴素Bayesian分类法,基于点击流分析的偏好Web使用挖掘,商品关联规则等各种Web数据挖掘技术,为顾客购物提供智能商务推荐.在数据挖掘技术的基础上,结合智能Agent技术,对系统进行设计和实现.实验结果表明,该系统...     

加权关联规则研究及其在个性化推荐系统中的应用

传统的关联规则挖掘没有考虑各项目的重要程度,因此实际过程中缺乏一定的针对性.在New-Apriori算法的加权支持度基础上结合Fp-growth算法思想,提出了基于Fp-树的加权关联规则算法,并给出了关联规则的个性化推荐的一般过程.利用Web日志文件采用网页被用户选择的频率作为权重值,实现了个性化推荐系统的算法.实验结果表明该算法具有较高的准确性和效率.     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。     

数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用

关联规则挖掘方法是数据挖掘领域的一个研究热点。主要探讨了数值型关联规则挖掘方法,介绍了数值型关联规则挖掘在客户关系管理中的应用。     

隐私保持关联规则挖掘方法

介绍了隐私保持关联规则挖掘的研究概况，提出了考虑隐私保持的关联规则挖掘分类方法，对现有的隐私保持关联规则挖掘方法进行了分析和评价，并对隐私保持关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

兴趣关联规则的挖掘

通过对关联规则兴趣度的度量,在挖掘关联规则时可以避免无意义规则的产生。提出了一种度量关联规则兴趣度的方法,并给出了兴趣关联规则的挖掘算法。     

基于频繁2-项集的数量关联规则挖掘方法研究

关联规则挖掘方法自提出以来已有很多改进算法,但均局限于布尔关联规则的挖掘.已有的数量关联规则挖掘主要考虑了连续属性值离散化、最优的数量关联规则挖掘等问题,但存在过小支持度和过小置信度问题.研究了这一问题并提出了一个在频繁2-项集的基础上挖掘数量关联规则的改进算法.它不仅可以用于典型的购物篮分析,还可以用于购物篮分析不能完成的关联规则挖掘问题,如带数量的捆绑销售问题.