基于网页类方法进行预测的研究

在网络时代的今天,不同类型,不同内容,不同结构的网站浩如烟海,而网站建设所面临的一个主要问题是：如果能够深入了解用户的浏览兴趣和浏览习惯、预测用户的浏览路径,就可以通过修改网页结构来提高用户的浏览效率,从而提高网站的访问量和访问效率。前人采用基于Markov链用户浏览预测模型的方法对用户的浏览路径进行预测,其缺点是不能确切反应出用户所感兴趣的网页类别,以及用户在不同类别间访问跳转的联系,本文试图通过首先将网页分类,从而基于“网页类”再对用户的浏览进行预测,可以达到了解用户对不同类别网页访问习惯的目的,从而提高网站开发设计的质量。     

基于隐马尔科夫模型的浏览兴趣预测

Web上的信息量正以惊人的速度增加,人们迫切需要能自动地从Web上发现、抽取和过滤信息的工具,即如何从数以亿计的页面中发现需要的内容、如何从大量的访问中发现固有的模式和关联.马尔科夫模型的网页浏览预测,仅仅从用户的浏览网页本身出发,预测用户的下一步链接,并不能捕获到用户的真正兴趣.本文提出基于隐马尔科夫模型的网页浏览路径预测,并将其与基于马尔科夫模型的方法进行对比.根据已知的浏览序列判断用户的类别,当浏览序列长度很短时,本文方法的预测准确性比马尔科夫模型低.这是由于序列长度过短,系统获取判断的信息少,增加了对用户错误分类的可能性.随着浏览序列长度逐渐增加.系统捕获的用户浏览信息越来越多,进而能够折射出用户的兴趣所在.预测准确率也逐步增加.当浏览序列长度大于或等于8时,预测准确率已经到达80%.提高了浏览兴趣预测的准确率.     

根据用户行为模式自动生成动态链接的方法

分析了面向用户行为来进行网页动态链的思想方法.提出了处理用户访问网站的日志数据方法,并提出聚类用户的算法思想与步骤,最后分析了每组用户动态生成每组喜欢的链接思想与算法.主要介绍如何预处理用户日志访问数据及对用户聚类.     

基于聚类的Web用户访问模式的算法研究

用户对Web站点的访问代表了用户对Web站点上页面的访问兴趣,这种兴趣程度可以通过用户对Web站点上页面的浏览顺序及页面上的浏览时间表现出来.通过对Web用户访问路径的分析,提出一种基于浏览路径及浏览时间的相似度的度量方法.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.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,应用粗糙Leader聚类算法Web用户的有效性.     

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。     

基于隐马尔可夫模型的Web网页预取

为了缓解网页访问延时的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的网页预取方法。该方法借助隐马尔可夫模型，挖掘蕴涵在用户访问路径中的信息需求概念，以此进行预取页面的评价，最终实现基于语义的网页预取，实验结果表明，该方法具有较好的预取准确度。     

基于页面聚类的个性化推荐算法研究

聚类分析算法作为一种主要的Web使用挖掘技术，在个性化推荐系统中得到了广泛应用，然而面对Web动态性所引起的网页的更新以及用户行为方式的改变，已有的聚类算法并不能很好地解决这一问题。针对这一问题，本文以一种无向图的形式表示用户对网站的访问，提出一种可实时反映网站及用户行为变化情况的增量式页面聚类算法，并在页面聚类的基础上提出相应的推荐决策算法动态生成页面推荐。     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素；在聚类分析中，依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性，试验结果验证此算法是有效的.     

基于Web挖掘的路径划分模糊聚类算法的研究

采用路径划分聚类算法,对Web用户访问路径进行划分,然后根据其相似度进行聚类,依据分类系数和平均模糊熵来判定簇个数的最优解,得到较好的聚类效果,为最终挖掘出用户的访问模式奠定了良好的基础．实验发现簇中心偏移次数明显减少,中心长度有所提高,证明算法具有较好的效率．     

网站建设中开发前台页面时的若干问题

文章结合实际工程开发经验，讨论了在网站建设中进行前台页面设计时应注意的若干问题。     

基于语义分层迭代法的网页挖掘技术

提出了一种基于页面语义的分层迭代划分方法,并将其运用于网页挖掘,通过把网站页面迭代划分为不同数目节点的多层,选取符合要求的层来进行数据挖掘处理,便于快速定位到该层中的某个节点,该节点就是需要的主要内容。     

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.     

浅谈网络安全审计

网络已日趋普及到我们的日常生活、学习中。因此,网络安全是保障人们正常使用网络的必需手段;而网络安全审计是网络安全体系的一个重要部分。本文着重分析了网络安全审计是如何在网络安全中起作用的。     

Web Fuzzy Clustering and a Case Study

We combine the web usage mining and fuzzy clustering and give the concept of web fuzzy clustering, and then put forward the web fuzzy clustering processing model which is discussed in detail. Web fuzzy clustering can be used in the web users clustering and web pages clustering. In the end, a case study is given and the result has proved the feasibility of using web fuzzy clustering in web pages clustering.     

基于流演算的语义Web服务组合研究

针对现有语义Web服务组合方法未考虑到互联网环境的动态性及Web服务的随机性问题,提出采用流演算理论对语义Web服务组合进行研究.首先将Web服务的输入、输出、前提和效应映射为基于流演算的动作形式化描述; 然后定义将OWL-S中的原子过程和复合过程向流演算转换的规则; 再根据提供的Web服务组合目标,利用形式化地推理来得出Web服务的组合序列,从而能动态地形成正确有效的Web服务组合方案.最后,通过一个会议安排实例验证上述理论,结果表明该方法是可行的.     

Web快速开发技术浅析

本文首先介绍了Web技术的发展,随后总结了现有的Web开发框架,然后分析了Web快速开发框架的需求和产品,最后提出了3SWeb快速框架。     

个性化系统中一种新的用户兴趣模型的建立

个性化推荐系统中,设计用户的兴趣模型是一个关键问题.通过分析web环境下用户的特点和浏览行为,提出了一种新的基于向量空间模型的混合模型,并根据用户对页面的访问次数,浏览速度和驻留时间来更新模型.模型便于实现,且更新及时,简单.     

浅析Web服务器应对攻击的安全防范对策

随着网络技术的飞速发展,web服务器的安全越来越受到人们的重视,本文针对部分攻击web服务器的现象,提出了相应的web服务器应对攻击的安全防范对策。     

基于Web的综合实验的远程实验系统的设计与研究

针对实验教学的现状和存在的问题,提出了一种将硬件实验资源网络化的解决方案。包括通过采用RADIUS认证协议来实现远程网络实验的认证和计费以及对实验的远程实时监控和数据采集等方面的研究。对该系统的总体框架和主要功能及实现做了简要介绍,对类似的研究和应用具有一定的借鉴意义。