校园网 Web日志挖掘研究与实现

web日志挖掘是web挖掘中的一个重要的分支,通过web日志挖掘可以获得用户的访问模式和用户感兴趣的信息及关注的内容,从而为用户提供个性化的服务。另外通过对大量的web日志文件进行分析,可以获取大部分用户同时感兴趣的信息和内容,从而获得关联度高的网页,以便更好地优化和改善网站的布局。     

Web日志挖掘在电子商务中的应用

在电子商务中应用web日志挖掘技术,设计个性化网站,可以使用户对网站产生浓厚的兴趣,增强企业的市场竞争力。本文介绍了Web日志挖掘的概念和过程,提出了基于Web日志挖掘的个性化网站的设计思想。     

基于模糊聚类的网站用户分类

文章给出了模糊聚类在网站用户分析中的应用。首先对web日志挖掘作了系统的介绍,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述,然后讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。为web站点的个性化服务提供了基础。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

用户访问网站,Web日志中会记录下大量的用户访问信息,通过挖掘这些日志数据可以获得相关页面、相似用户群体和用户访问模式等信息,Web日志挖掘对于优化网站结构、提供个性化服务和构建智能化网站具有重要作用.数据预处理是保证Web日志挖掘质量的重要基础,预处理主要包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和结果评价等工作.概述了数据预处理技术,重点介绍了目前常用的会话划分算法和评价标准,并实现了一个数据预处理系统.     

Web日志挖掘技术应用研究

随着Internet的迅速发展,Web在人们的日常生活和工作中的地位日益显著.Web日志挖掘就是通过对Web日志记录的挖掘,发现用户访问的Web页面的浏览模式,从而进一步分析和研究Web日志记录中的规律,改进Web站点的性能和组织结构,提供个性化服务.本文首先分析了Web日志的分布和特点,再对Web日志挖掘中的两个阶段即数据预处理和日志挖掘算法做了详细介绍,最后对Web日志挖掘技术做了展望.     

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IIS和web日志的关联关系的挖掘

针对隐藏在web日志的大量记录中的规律性开展研究，提出了一种基于微软的ⅡS合理构建web日志并进行数据预处理的方案，在此基础上运用Apriori算法挖掘用户访问的页面间的关联关系，将数据预处理过程提前到web日志的建立过程中，可极大地降低数据准备的复杂性，将日志数据导入关系数据库中进行净化处理，大幅度减少了工作量，该方案可用于ⅡS下的商业网站。     

一种改进的Web日志预处理技术及其实现

本文针对Web日志挖掘问题的困难和现状,提出了一种Web日志预处理结果的框架页面筛选技术（Frame Page Filtering Technology以下简称FPFT）。传统的日志预处理技术并不能将框架页面（Frame Page以下简称FP）和子框架页面（Subset Frame Page以下简称SFP）作为一个整体考虑,结果导致FP和SFP大量出现在挖掘结果中,使得挖掘结果的兴趣性降低。为了消除FP和SFP带来的负面作用,本文提出日志预处理阶段的FPFT技术,以消除FP对挖掘算法的影响,发现用户真正感兴趣的挖掘结果。     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

Web日志挖掘改进网站结构的研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个热点课题.针对Web日志挖掘中存在的问题,研究和分析了一个基于网站访问矩阵的路径挖掘算法.在此基础上设计和实现了一个Web日志挖掘系统(WLMS),通过发现用户访问的最优路径和网站访问的统计结果,改进网站性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率.     

Web日志挖掘及AprioriAll算法的改进

阐述了利用数据挖掘技术对Web日志进行挖掘的可能性及其重要作用.通过用户维的引入,对已有的Apri-oriAll算法进行了改进,改进后的算法降低了原算法的时空复杂度,特别是在新算法中可以对Web日志数据按用户维进行切片,消除了原算法中的I/O相关性.这不仅使对Web日志数据进行的挖掘活动可以分散地进行,而且使多机连网分布式挖掘成为可能,同时还可以实现对Web日志的增量挖掘和动态挖掘.此外,该改进算法的特殊意义还在于它不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求.     

一种某高校网络用户上网形式的数据挖掘方法

数据挖掘是利用各种分析工具在海量数据中发现某些模型和数据间关系的过程。如何根据用户上网日志发现用户感兴趣的信息和资源,帮助网络中心科学地管理和规范其网络用户,已经成为一个迫切的问题。本文通过问题陈述、数据搜集、数据预处理、数据挖掘和结论几个步骤用SPSS软件对某高校某一时段的网络用户上网日志进行分析,为科学的网络管理提供依据。     

基于web日志挖掘构建个性化推荐系统

本文介绍Web日志挖掘和个性化推荐系统概念,对日志挖掘出访问网站的相似爱好的用户群体、页面之间的内在联系,以此改进网站性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率。     

利用WEB挖掘技术构建智能化电子商务站点

以web挖掘和网页信息聚类为基础,来构建智能化电子商务站点;从而在商务活动中根据访问用户的特征和访问习惯,发现其中蕴含的知识,提取出用户的兴趣爱好,进而开发用户喜好的界面,掌握商务活动先机。     

一种基于Web日志的Web用户群体和URL聚类算法

通过处理和研究Web日志,得到多数用户感兴趣的页面URL和具有相近访问爱好的用户群体,对站点的结构是否适合用户作出判断并进行相应的调整,从而实现对用户的个性化服务．     

Web日志挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用

介绍了Web日志挖掘的基本概念和过程,指出通过对读者在数字图书馆服务中留下的日志信息进行挖掘,可以实现个性化服务,更好地满足不同类别读者的需求。     

用户偏好建模：考虑长期与短期兴趣因素

鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性.     

Web用户访问模式挖掘

随着网站内容的不断丰富和访问量的增加,网站结构变得越来越复杂,导致信息获取和推送都比较困难.将数据挖掘技术应用于用户访问模式,形成了Web访问模式挖掘.Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,据此可以形成关联规则、序列模式、聚类模式和分类模式等4类信息,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的.Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的一个重要研究课题,结合研究工作,从概念、方法、任务、过程、应用及面临的挑战等方面对其进行了较详细的评述.     

利用Web日志挖掘技术构建自适应网站

利用基于图结构Web日志挖掘获得的规则和用户访问模式,使Web站点的结构及站点内的页面进行自身的调整和改善,从而实现站点组织结构的优化.