一种Web自适应界面的设计方法

提出了一种Web自适应界面技术的新思路.将获取用户个性信息作为Web使用挖掘的任务,从界面内的功能对象和界面区域入手,设计一个能产生功能对象对的算法来预测用户下一行为;划分界面为多个子区域来放置功能对象,利用自适应公式设计的算法进行动态布局,达到智能化的效果,成为一种新型的用户界面.经过多用户的反复使用实验,该方法初步实现了功能对象与Web界面的自适应.     

Web日志挖掘技术及其在电子商务中的应用

近年来,由于电子商务、电子图书馆、远程教育等的应用,对Web站点设计和功能提出了更高的要求, 要求Web站点具有智能性。介绍了目前世界上两种主要的Web曰志挖掘技术(基于Web事务和基于数据立方体),同时,提出了基于Web目志挖掘技术的应用,主要讨论了站点的在线推荐和用户自适应的Web站点设计问题,在此基础上简单介绍了一个Web日志挖掘系统原型AdaptiveWeb。它可创建用户自适应的Web站点,使其具有部分智能。     

一种基于关联矩阵的自适应Web站点的研究与实现

自适应Web站点站能够根据用户需要快速灵活地改变自身,动态适应不断变化的用户需求和应用环境.通过Web日志文件的挖掘,找出用户的访问模式,及该模式中的访问类型,而且分析当前访问页面的频繁度后,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容.在此基础上,设计了一个自适应站点模型,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果.     

Web日志挖掘的模糊动态聚类算法

本文给出了一种Web用户和页面的模糊聚类算法.在该算法中,通过Web日志中的数据,根据用户对Web页面的浏览情况分别建立Web用户和页面的模糊集,在此基础上用最大-最小法的模糊相似性度量构造模糊相似矩阵,并由此构造模糊动态聚类算法.     

基于用户安全属性偏好的Web服务评估

以基于用户安全属性偏好的Web服务安全综合评估为研究目标,在传统Web服务体系架构基础上进行功能扩展,设计出了一个Web服务安全评估模型,研究并提出了一种服务安全评估方法.使用标准值策略结合多属性决策Topsis算法进行综合评估;采用对候选服务进行协议分析、漏洞检测等方式收集数据,并把Web服务提前进行过滤筛选,按数据的类型进行量化,计算用户的安全属性偏好权重,将经过量化后的服务安全属性值按照Topsis算法进行选择.对该方法进行了相关实验验证,结果表明该方法能较好选择出满足用户安全属性偏好需求的Web服务.     

一种基于内容分发请求的Web集群服务器研究

针对Web集群服务器请求内容的分布特点,提出了一种基于关联内容的请求分发(ACARD)算法.该算法首先以缓存大小为限制,采用FP tree方法挖掘用户的Web使用模式,并把它们所对应的文档映射到不同的后端服务器,然后由前端服务器根据请求的内容匹配相应的模式并进行转发.这种文档的自适应分布提高了集群系统的磁盘利用率和缓存命中率.实验表明,基于内核态的请求分发算法的性能远优于基于用户态的算法,而且在内核态下,ACARD相对加权最小连接算法的系统平均吞吐量可提高20 4%.     

Web可用性设计方法研究

Web普遍存在着不同程度的可用性问题,需要为Web设计者提供一个可用性设计方法.该方法基于UCD理论和可用性工程原理,包含三个方面：用户研究、Web设计和Web评估.用户研究主要关注网站的目标用户,Web设计旨在设计具有自描述的高可用性Web用户界面,Web评估为设计——评估的可用性迭代设计过程提供一种可用性度量手段,该方法可作为Web设计人员设计和提高Web可用性的设计指南.     

基于Zipf定律的二值化Web聚类算法研究

分析Web聚类,并针对Web用户聚类提出了使用二值属性描述对象.利用Zipf定律将时间属性进行二值化,然后采用ROCK算法进行聚类.通过实验证明,以Zipf定律为准则的ROCK算法具有很好的聚类效果.     

面向服务的Agent模型研究

为了增强Web服务的智能性,设计了一个面向服务的Agent模型.该模型使用服务Agent管理某一领域功能类似的一组Web服务,它使用操作模板来抽象一组功能类似的操作集的特征,并使用规划来表示使用操作模板来完成某一业务目标的过程,这种抽象屏蔽了分布的具体Web服务的异构性,从而使得用户只需要关注于他们所需要完成的目标,而不需要关注如何完成他们的目标.在此基础上提出了一个以规划和操作为中心的BPO(belief,plan,operation)Agent概念模型.面向服务的Agent模型弥补了现有Web服务技术的不足,为快速有效的Web服务集成奠定了基础,同时BPO模型也为面向服务的.Agent系统的开发提供了理论指导.     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。     

一种基于URL路径的页面用户聚类方法

结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种基于路径的Web页面相似度聚类算法,使用用户的浏览行为描述和用户对页面的访问次数建立Web站点的访问矩阵,并在此基础上对站点进行URL用户聚类。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法的URL聚类算法对Web用户聚类是有效的。     

基于网页关键词的个性化Web推荐算法

个性化Web推荐系统是利用用户的浏览行为定制符合用户结构和内容的过程。在综合应用协作过滤和内容过滤方法的基础上,通过对网站网页关键词的评估,提出了一种新的个性化Web推荐算法,研究了基于网页关键词的个性化模型,网站页面中关键词的权重计算,基于协作过滤的新用户推荐,基于内容过滤的再次推荐方法,以及基于用户群的用户兴趣调整方法。实验证明,本算法能够以较高的效率对用户进行网页推荐。     

一种面向用户的Web服务设计策略

提出了一个适用于计算网格资源包装的Web服务模型,采用工厂/实例模式、以用户为单位管理资源,把局域计算系统的全部资源作为一个整体,按照其为应用领域提供的功能,抽象成若干个符合WSDM规范的可管理资源.它们分别以一个工厂服务的形式,为远程用户管理、访问局域计算系统提供一致的Web界面.工厂动态创建的每个实例分别是应某个用户的要求而配置的专用执行环境,用一个符合WSRF规范的WS资源表示,可以执行任意数量的任务.该Web服务模型在计算网格协同平台Harmonia中被采用,以支持需要循环调用遗留程序的任务流.     

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智能代理的预取技术和缓存技术

针对同一个工人组中成员可能对Web有相似的兴趣点和访问习惯问题,研究了主要包括缓存和预取两个部分的智能代理技术,研究了代理缓存三种替换算法：LRU和LRU的两种变种,仿真试验表明,LRU算法的命中率极差,将LRU的两种变种相结合则是一种较好的方案,通过引入预测算法和门限算法,代理服务器可以预测最近将要访问到的页面,并存在客户际请求提出之前有选择地下载,因为单个客户访问某个页面的历史次数往往不够多,将预测算算放在代理服务器上比放在客户端的预测概率更准确,通过在代理服务器上实现缓存和预取技术,可减少用户访问Web的响应时间,还可减少实际访问Web服务器的总次数,并提出了一个为发展中国家中国家用户缩减Web访问代价的有效方法。     

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.     

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。     

一种基于XML分析的Deep Web查询接口分类研究

Deep Web查询接口分类是实现Deep Web在线数据库分类访问的主要方法,本文在研究查询接口特征数据抽取和表示的基础上,通过对查询接口所在Web页的位置来构建对应的接口特征XML文档,根据XML文档中的节点位置不同,分别为不同的查询接口特征赋予不同的分类权重因子,以提高有效特征的分类能力,并采用信息增益算法实现最终分类特征的选择,然后采用KNN分类算法实现查询接口分类,实验结果表明此方法的实际可行性.