WEB使用挖掘中的数据预处理分析与算法研究

数据预处理是Web使用挖掘的第一阶段,完整的数据预处理过程包括数据净化、用户识别、会话识别、事务识别和路径补充五个环节.在每个环节中,首先给出了详细的过程定义,接着给出了每个环节的数据处理方法或算法,最后指出了未来研究方向.     

Web访问挖掘中数据预处理的改进

在分析现有的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法的基础上,提出了一种改进的Web访问挖掘数据预处理模型并对基于时间和引用的启发式会话识别算法进行了改进。实验证明,改进的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法非常适合于当前搜索引擎广泛使用下的Web访问挖掘数据预处理。     

不完全信息系统的粗集Web挖掘方法

针对电子商务环境下的客户关系管理的特点,提出了基于粗集理论对不完全信息系统的Web挖掘方法.从 已知数据的原始决策表出发,利用基于粗集的Web挖掘方法,选用某种评价算法,以得到决策表及每个数据对象的 决策规则.并结合算例,说明这种Web挖掘方法的使用.     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

Web使用挖掘的数据预处理过程分析

本问介绍了Web使用挖掘的概念,探讨了数据预处理的流程：数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别,并分析了每个阶段的目的、方法及结果,给出了每个步骤的实现算法。     

Web使用挖掘预处理技术研究

Web使用挖掘是当前的一个热点研究方向,数据预处理是Web使用挖掘过程中的一个重要阶段。讨论了数据预处理技术中网络拓扑结构用户识别算法和会话识别启发算法的主要应用,并就其将来发展方向作了简单预测。     

基于Web使用挖掘的学生思想动态分析

本文借助Web服务产生的大量日志数据,运用Web使用挖掘技术,对点击流数据源进行收集、预处理,并用基于Separate的约束性关联规则挖掘算法对学生的思想进行分析,发现学生的思想动态,为教育管理者管理学生提供决策依据。     

Web使用挖掘数据源分析

讨论了Web使用挖掘过程的3个步骤,即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析,从服务器端、代理服务器端和客户端3个方面详细分析Web使用挖掘数据源的特征,指出了目前Web使用挖掘的数据源研究存在的不足,并给出了Web使用挖掘的数据源未来的研究方向.     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

Web使用挖掘技术研究

本文简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类,讨论了Web使用挖掘的有关理论.重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法,包括挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术.     

结合站点拓扑结构的页面视图分析

在介绍用途数据挖掘预处理过程的基础上，结合站点的拓扑结构，详细分析了页面视图的识别过程，给出了站点结构的形式化表述和页面视图识别的算法，为Web用途挖掘找到了合适的挖掘粒度。最后总结了结构数据对用途挖掘的作用。     

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.     

Web使用挖掘中数据预处理的研究

对Web使用挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括数据的来源及清理、用户识别、会话识别、路径补充等步骤及其所采用的技术．在现有Web使用挖掘数据预处理的步骤上提出改进,即在路径补充后,利用最大向前序列法（MFR,Max Forward Reference）进行二次会话识别,克服了原有会话识别中最大向前序列法的缺点．最后给出示例及其结果．     

基于WEB的数据挖掘研究综述

运用数据挖掘技术进行Web数据挖掘成为数据分析领域中的一个重要研究热点,与传统数据相比较,Web数据具有结构复杂、形式多样与内容广泛等特点,且用户对其需求亦是五花八门的,这对数据分析领域提出了更大的挑战.基于为研究Web数据挖掘提供参考,将Web数据挖掘粗略地分为三类:内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘,并分别进行了综述,然后根据当前的应用现状分析了这一研究领域的几个研究方向.     

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.     

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。     

基于web数据挖掘的Apriori算法及其优化算法研究

从数据挖掘中的关联规则概念入手,介绍了关联规则挖掘中的核心算法Apriori实现过程,针对出现的瓶颈又介绍了几种Apriori算法的优化方法,最后指出了末来关联规则挖掘算法的研究方向．