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服务的电子商务应用的研究

通过使用基于XM L技术的W eb服务,企业能够更有效地实现动态电子商务.在介绍W eb服务的定义及其体系结构基础上,分析了W eb服务在电子商务中的应用情况,并对在.NET框架上开发电子商务系统的W eb服务进行了探讨.     

教学网站学生访问模式挖掘

提出运用数据挖掘技术,通过对教学网站的W eb日志进行挖掘,得到学生使用教学网站的模式。并根据挖掘得到的模式和规则,改进教学网站的建设,提高教学网站的使用价值。     

个性化Web采集算法研究及其应用

全面详细地研究了用户个性化W eb信息采集算法,并提出了一个基于指定站点的用户个性化W eb信息采集模型;实验结果表明,在一个用户指定的站点内,该模型可以快速的采集到根据用户需求定制的页面,并存储到本地的文件系统中.这个采集模型具有较强的实用价值,可以为创建某方面的资源库快速的采集信息.     

基于语义的Web信息检索改进模型

目的针对传统W eb信息检索模型的不足,提出一种基于语义的W eb信息检索模型。方法模糊相关技术、Ontology及W eb挖掘技术。结果建立了一种五元组的语义信息检索模型,并给出了该模型的关键实现算法。结论利用此模型实现的信息检索系统进行信息检索时具有更高的准确率和查全率。     

基于HTTP的Web服务响应时间测试

随着W eb应用的迅速增长,W eb的服务质量(QoS)已经引起普遍关注。W eb服务响应时间是用户评估W eb服务质量最直观的一个参数。提出了一种基于HTTP测量W eb服务响应时间的方法,并给出了在V isual C++的编译环境下使用W inSock控件编程的具体实现。测试软件独立于浏览器,实现了对W eb服务器的实时测试、循环测试、平均响应时间测试以及不同站点响应时间测试功能。对程序设计中涉及的响应信息及其处理、基于HTTP的重定向等关键问题进行了详细讨论。测试结果表明软件运行稳定,能够满足对W eb服务响应时间的各种测试需求。     

语义Web服务发现分层agent模型

自万维网创始人Tim Berners-Lee提出语义W eb概念及相应的参考模型以来,现已由当初的语义W eb研究转向智能W eb服务的研究.在研究W 3C组织提出语义W eb服务框架的基础上,这里给出了一个可行的语义W eb服务发现的分层agent模型,为研究语义W eb服务发现的上层建模提供参考.     

分析化学实验多媒体CAI课件的网络发布技术

Authorware广泛应用于多媒体教学课件的设计与开发,在W eb发布时,如果打包及aam文件配置不当,将无法正常浏览使用,研究实现了分析化学实验多媒体CAI课件在W indows NT/2000 IIS的W eb发布与客户端浏览.     

基于关联分类方法的Web使用挖掘研究

如何对网上用户分类是W eb挖掘领域应用最多的任务之一,本文尝试将关联分类方法应用到W eb用户分类模式的挖掘.我们首先对服务器日志文件进行预处理,形成一个访问事务集;然后对该事务集进行数据挖掘,找出所有满足最小信任度和支持度的类别关联规则;最后,我们用这些类别关联规则去预测用户的兴趣.实验证明此方法是有效的.     

Web服务语义标注方法

为了对W eb服务语义信息进行描述,提出了一种W eb服务语义标注方法。以现有的W eb服务描述语言(W SDL)文件为基础,充分利用W SDL中XM L schem a的语义信息与本体实体的相似性,从W SDL文件中抽取语义信息,并利用实体之间的名称相似度与结构相似度进行语义标注,生成基于OW L-S的W eb服务语义描述。用该方法对多个领域的W eb服务进行了语义标注,标注正确率在92.5%以上,较好地解决了W eb服务的语义标注问题。     

基于WEB挖掘的远程学习者特征分析

远程学习者分析在现代远程教育活动中具有重要的地位,它是教学设计活动的前提,教学成功的关键。主要介绍了WEB挖掘在远程学习者特征分析中的作用,指出了WEB挖掘的基本过程和关键技术,论述了应用WEB挖掘进行远程学习者特征分析的体系结构及其具体方法,为实现个性化网络教育提供有效支持。     

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.     

现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。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。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

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。     

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...     

一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型

介绍Web语义和使用挖掘及个性化服务的基本概念,提出一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型,能进一步提高个性化系统的效率和精度并对模型的体系结构、领域本体论生成以及Web使用挖掘等方面进行了详细的论述.     

Web日志挖掘中数据预处理技术研究

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web日志数据源。在数据挖掘研究领域中,数据预处理起着至关重要的作用。Web日志挖掘的数据源最主要的是Web日志,根据Web日志的特点,在预处理过程中的会话识别阶段给出一种基于过滤框架网页与页面访问时间阈值相结合的会话识别方法,实验数据验证说明该方法可以显著地提高Web日志挖掘结果的兴趣性。     

WEB使用记录挖掘研究

随着WWW上资源的与日俱增，如何使用有效的方法从中获取所需的信息，成为研究人员所面临的一个重要问题、WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域、该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类，重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程，同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向。     

Web data mining在远程教育中的应用

采用Web data mining对远程教育进行分析,根据受教育对象存在的个体差异,提出个性化远程学习系统的框架结构思想和个性化服务的理念,对相关信息进行数据挖掘并建立起一个集智能化、个性化为一体的远程教育系统,从而更好地改善远程教育服务的现状。