基于web使用挖掘的用户有效偏爱浏览路径研究

在浏览偏爱路径研究的基础上提出了网络拓扑结构加权的方法,与用户浏览路径进行结合得到用户实际浏览偏爱路径。设定网络拓扑主干路径的权值小于远离主干路径的路径权值,远离主干路径的高频路径是网络拓扑设计者期望得到的有效信息,能够较好地用于改进网站设计,进而提高用户服务质量。最后与NPPMA算法在有效度方面进行了比较,以此证明算法的可取之处。     

Web日志中挖掘用户浏览模式的研究

研究了Web日志挖掘的机理,提出了使用频繁遍历径作为用户浏览模式,并在分析挖掘频繁遍历路径的问题特征和对其进行形式化描述的基础上,进一步提出了一种在Web日志中挖掘频繁遍历路径的类Apriori算法,该算法能够正确、快速地从Web日志中抽取频繁遍历路径。     

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。     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

基于浏览行为的用户价值细分研究

目前客户价值的研究大部分都针对传统企业,而针对网络环境下站点用户价值的研究还相对较少.为了研究常用站点的用户价值计算方法并将其应用于用户价值细分,基于用户浏览行为设计了用户价值评价指标体系,并运用主成分分析法和K-均值算法完成了基于用户价值聚类的用户群划分.     

基于FLAAT模糊的WEB挖掘算法

为了挖掘出较完全的兴趣模式，提出一种新的结构类型——FLAAT，它可发现那些被忽略的用户浏览偏爱路径。同时引进模糊集来处理停留在网页上的时间，以形成语义术语使挖掘出的用户浏览偏爱路径更自然、更易理解。实验表明，该算法能准确地反映用户的浏览兴趣，且系统的可扩展性较好。     

概率频繁模式挖掘之U-apriori算法研究

不确定性数据的频繁项集挖掘的算法—U-apriori算法采用逐层迭代搜索方法,使用候选项集来找频繁项集.分析了U-apriori算法的流程和实现过程,并通过实验对比得出U-apriori算法花费较少时间和空间的优点,最后针对该算法的缺点提出了改进思路.结果表明:U-apriori算法是最佳概率频繁模式挖掘方法之一.     

序列模式挖掘算法研究

对序列模式挖掘中的5种算法的执行过程和特点进行了研究,并对这几种算法的时间和空间执行效率进行了分析,指出这5种算法各自的使用范围,得出的结果对序列模式挖掘的应用具有一定的参考价值.     

Web用户模式

根据用户的浏览操作，对用户相似的浏览过程提出了一个基于文档关键词的聚类算法，进而生成了Web个性化的用户模式，它能帮助Web用户从搜索引擎所返回的大量文档中筛选出自己所需要的文档，从而提高用户信息检索的准确性和效率。     

基于网络内容和结构数据的用户浏览模型

Web推荐系统能为用户提供有针对性的个性化服务。但目前基于协同过滤和使用挖掘的推荐系统存在着诸如数据信息的不完整或不正确，推荐精度和质量不高等问题。为提高推荐系统的性能，必须将站点的内容和结构信息以及用户行为数据集成形成混合模式推荐系统，在推荐引擎里统一使用。基于此，本文提出一种新型Web推荐系统框架，能够将站点的内容，结构和用户的浏览行为综合考虑形成用户浏览模型，通过用户模型向用户推荐资源，初步实验表明该模型能有效改善推荐系统的性能。     

基于Web日志的因特网协作推荐系统的研究

针对当前推荐系统研究中存在的问题，提出了一个基于Web日志的Internet协作推荐系统。它在用户浏览兴趣度量时综合考虑了页面访问次数、浏览时间的长度和页面的大小，然后将具有相似用户浏览兴趣的页面进行推荐。算法过程如下：先对Web日志进行预处理后得到用户事务，然后对这些用户事务进行各个页面的浏览兴趣矢量表示，最后通过推荐引擎生成实时推荐。经实验表明，该系统比其他方法推荐的网页点击率高。     

一种新的快速挖掘用户导航路径算法

对用户导航路径挖掘算法进行了研究。结合多线程并行访问技术，提出了一种快速导航路径（FNP）算法。试验测试的结果显示，FNP算法比著名的WAP算法性能和效果有很大的提高。它可以成功地应用于Web用法挖掘中。     

Web挖掘技术及其在网站管理中的应用

将Web文本分类技术和Web使用记录挖掘技术应用于网站信息管理中，实现了网站对站内Web文本的快速自动分类以及对站内不同用户显示个性化布局的功能，显著提高了网站管理中处理大量信息的效率，增强了网站的个性化特征．     

一种网络日志挖掘的高效算法

提出了一种网络日志挖掘算法PWU,其采用了异构树结构。通过对异构树叶子节点进行编号,使得对候选集计数时只需对具有相同编号的叶子节点进行计数,极大地简化了候选集计数过程。在此基础上,算法还具有增量挖掘功能。最后,从理论分析和实验两方面证明了算法的高效性以及增量挖掘功能的高效性和完备性。     

一种具有增量挖掘功能的Web点击流聚类算法

分析了典型的聚类算法及其适用范围,针对其处理Web点击流数据的不足,提出了一种用于Web点击流的增量挖掘的聚类算法WCSCluster,给出了相关定义及存储结构,并用实例说明了算法的运行过程.最后对比同类算法给出实验结果.实验结果表明该算法具有良好的性能,能够发现更优的簇.     

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.     

Web日志预处理中会话识别的优化

针对目前的各种会话识别方法,提出了一种优化的会话切分方法.该方法基于对用户下载时间、对页面的平均阅读时间及页面的链入、链出数等几个参数的综合,得到每个用户页面的访问时间阈值,根据该阈值来切分用户会话,得到会话侯选集合;然后,根据用户对页面内容的兴趣度、浏览特性等来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面,生成一种最终有效的访问页面序列,从而为以后的模式发现提供良好的数据.实验结果表明,相对于所有用户使用单一先验阈值和使用统计方法结合页面内容确定阈值的方法,笔者提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合.     

Web挖掘的体系研究

互联网的出现极大地丰富了人们的信息,但也困扰人们从中获取有用的知识。Web挖掘的应用为解决此问题指明了方向。该文从Web内容挖掘、Web结构挖掘和使用记录挖掘3个方面论述了Web挖掘的内容及相关技术的研究现状和发展方向。Web内容挖掘包括信息提取和信息检索,Web信息提取的主要过程包括向量表示、特征提取、特征缩减和文本挖掘;对于信息检索,文章从搜索引擎的原理、分类以及最新的发展技术方面对其进行了论述;而对于结构挖掘和使用记录挖掘,文章主要论述了其算法和过程。     

从Web数据中挖掘频繁访问模式

提出了一种新的用户浏览行为模型，通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数，以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量，将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型。在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法。实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性。     

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。