基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

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。     

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...     

Web关联规则挖掘及其LOGML应用

关联规则是Web挖掘的一项重要功能。介绍了关联规则挖掘的概念及其算法,对XML、LOGML作了简单阐述,提出了基于LOGML的Web挖掘结构图,以及如何利用LOGML进行频繁集挖掘的过程。     

Web信息挖掘现状及应用前景

介绍了Web信息挖掘的环境与分类,论述了Web挖掘技术,展望了信息挖掘的应用前景。     

Web使用挖掘技术研究

本文介绍了Web挖掘的概念、意义、分类以及研究现状,并重点对Web使用挖掘过程中模式发现阶段所使用的各种关键技术作了详细全面的分析。最后指出了Web使用挖掘在将来的主要研究方向。     

Web文本挖掘研究

介绍Web文本的概念、一般过程和挖掘的关键技术，为智能化Web奠定一定基础。     

Web使用记录挖掘的研究

Internet的发展给传统的数据挖掘领域提出了很多新的研究课题.Web挖掘技术就是传统的数据挖掘技术与计算机网络技术的结合.Web使用记录挖掘是从日志文件中挖掘出有用的信息,这些信息可以帮助站点设计者设计站点和服务,有益于商业网站开展有针对性的电子商务活动.介绍了Web挖掘的概念和分类,说明了Web使用记录挖掘的过程和意义,并指出了Web使用记录挖掘的研究趋势.     

基于关联规则的Web日志个性化挖掘

Web作为目前Internet的主要信息发布渠道,已经显示出巨大的商业价值和应用潜力,因此分析和掌握用户在访问Web站点时的行为成为Web站点管理员十分关心的问题.文章阐述了利用用户浏览网页的方法,通过挖掘Web服务器中的日志文件（Weblog）,探寻用户访问的热门路径,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.     

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Web使用挖掘的个性化推荐服务研究

本文研究结合网站结构和页面内容以辅助Web使用挖掘,提高推荐服务质量。并在相关理论与研究的基础上,给出一种关于推荐因子的综合计算方法,经推荐质量分析,该方法具有较好的推荐优化能力。     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行 改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确 率和速度。     

一种有效的Web使用挖掘体系结构

对Web挖掘的特征、分类及与其相关的技术和工具进行了分析,针对现有的Web使用挖掘研究中缺乏统一而有效的结构模型的问题,提出了一种有效的Web使用挖掘的体系结构,并详细地分析了利用该结构模型处理Web使用挖掘的过程,最后,利用某大学网站的Web日志数据验证了该结构的有效性.     

Web数据挖掘在搜索引擎中的应用

WWW上信息增长越来越快，数据量非常庞大，传统搜索引擎虽能检索出一些有价值的信息，但仍存在许多弊端．把Web数据挖掘技术应用于搜索引擎中，在服务器端，建立精简的索引数据库，在客户端，挖掘用户的个性化行为，更加高效准确地获取信息．     

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.     

基于Web日志的混合挖掘模型研究

在电子商务环境下,提出一种基于Web日志抽取用户兴趣模式的混合挖掘模型MMA(mixed mining algorithm),该模型克服了单纯挖掘浏览模式或关联规则的不足,综合考虑用户的浏览和购买行为,能够有效捕获用户兴趣,获得潜在的商机,并为用户提供个性化的服务.     

基于Hash结构的关联规则交互挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的主要技术之一,现有的关联规则挖掘算法均基于支持度-置信度框架,当用户调整阈值时存在多次遍历数据库和重复计算问题。该文针对支持度阈值变化时的关联规则维护问题,提出了关联规则交互挖掘算法HIUA,该算法改进了原始IUA算法的剪枝过程,并通过Hash结构提高算法运行效率。在UCI数据集及企业实际财务数据集中的实验结果表明:在支持度阈值发生变化的过程中HIUA算法进一步利用已有挖掘结果,有效提高了关联规则挖掘的效率。     

基于量化概念格的关联规则挖掘

在概念格的内涵中引入等价关系并将其外延量化 ,得到量化概念格。利用量化概念格可以清晰地表示知识 ,从而便于挖掘包括关联规则在内的多种规则 ,与经典的 A priori算法相比较 ,规则表示更简捷、直观 ,尤其重要的是用户可根据自己的兴趣交互地挖掘关联规则 ,不需要计算频繁项目集 ,因而提高了挖掘规则的效率 ,适用于大型数据库中关联规则的挖掘