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。     

基于Web日志挖掘的网页推荐方法

针对传统单纯聚类算法实现网页推荐精确度欠缺的问题, 提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型, 并实现了相应的网页推荐算法, 算法结合聚类分析和关联规则挖掘, 能有效实现网页推荐. 实验结果表明, 在保障网页页面推荐覆盖率的条件下, 该方法有较高的精确度、 有效性和实用性.     

基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法

文章给出了一种基于项目与客户聚类的协同过滤推荐方法,将聚类分析与协同过滤方法紧密结合;通过降低项目空间维数,减少了用户在寻找最近邻邻居的搜索强度,增强了推荐算法的实时性,提高了推荐服务的质量。     

基于Hyperlink聚类的网页分类研究

研究并提出了基于Hyperlink聚类的分类算法,它不需要分析Web文档内容,只根据Web图来聚类,算法性能比传统文本分类方法有很大提高,大大增强了网页分类的能力和效率,适合于海量网页分类,实验表明基于Hyperlink聚类的分类算法,应用于Web文档信息分类,比传统的文本分类方法更加有效。     

基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统的研究

由于缺乏足够的反映用户兴趣的知识,以及巨大的在线计算量,导致互联网上现有文章自动推荐系统普遍存在盲目性和低效性的问题.针对以上问题,提出了一种基于聚类和分类的个性化文章自动推荐系统,利用机器学习的方法隐式地获取用户模型,并根据用户模型为用户提供个性化的文章自动推荐服务.该系统包括离线用户模型及用户群获取子系统和在线个性化文章推荐子系统两大部分,前者对文章进行聚类形成聚类兴趣点,构建基于聚类兴趣点的用户模型,并根据用户兴趣聚类形成各兴趣点的用户群;后者对待推荐文章进行分类,搜索到其所属的兴趣点,向该兴趣点的用户群进行主动推荐.理论分析和实验结果表明,该系统能够显著提高有效性和在线响应速度.所述的设计思想和技术也适用于其它互联网个性化信息自动推荐系统.     

一种基于网页块特征的多级网页聚类方法

利用网页的结构特征,提出一种多级网页聚类方法。该方法首先对网页进行分块,然后使用网页的块特征对网页进行聚类。在聚类过程中,通过调整阈值,能够提供三级聚类:同站点网页聚类、同站点同结构网页聚类、同站点同结构同模板网页聚类。与已有的网页聚类方法相比较,该方法能够提供多级聚类结果,满足不同的聚类需求,而且在聚类的准确率和效率方面有本质上的提高。     

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。     

基于网页分类与加权的网民聚类方法研究

提出一种基于网页分类和网页加权的网民聚类算法,其基本思想是:先以各个网民对每个网页的点击量为依据,通过模糊等价矩阵聚类法对网页进行分类,并根据网页内容与深度确定网页的加权,即给每个网页一个分数,最后根据这个加权分数再次对网民进行聚类,即使用两次模糊等价矩阵聚类.     

Spark平台下聚类挖掘的智能推荐系统

为了提高智能推荐系统的性能,采用狼群优化的K-means聚类挖掘实现数据分类,通过协同过滤完成智能推荐。为了提高推荐效率,引入Spark平台多节点完成聚类和推荐。建立用户和资源的K-means聚类模型,采用狼群优化算法对初始类别中心点进行优化,以提高聚类准确度,根据用户和资源的类别属性获得用户-资源评分数据,最后建立协同过滤智能推荐模型。根据推荐效率要求,将推荐模型部署至Spark平台,实现聚类和智能推荐的分布式运算。实验证明,通过合理设置聚类中心点数目,结合Spark平台多节点运算,与常用推荐算法对比,所提算法可以获得更准确的推荐性能,在大规模数据的智能推荐系统中更能满足实时性要求,智能推荐效率高。     

基于免疫聚类的Web日志挖掘

Web日志挖掘旨在使用数据挖掘技术从Web服务器日志文件中挖掘出有用的规律和模式,以此改进网站结构以及实现Web个性化服务。本文提出基于免疫聚类的Web日志挖掘算法,利用人工免疫系统的基本原理来进行用户聚类分析,从而发现相似客户群体、挖掘潜在客户。免疫聚类通过模拟免疫系统体液免疫应答的基本过程,提取出数据的基本特征,以此概括数据的分布特征,从而实现Web日志数据的无监督自组织聚类。通过在真实数据集上的实验证明了该算法的可行性和有效性。     

基于页面聚类的Web概念化模型研究

针对Web对象激增导致网站层次结构复杂难辨的问题,提出一种基于页面聚类的Web概念化建模方法。首先基于用户访问路径建立Web层次结构模型(WHM),然后依据页面相似度对位于同一层次的页面进行聚类,得到Web概念化模型(WCM),最后将该模型应用于Web预取系统。实验结果表明,WCM模型在保持较高预取效率的前提下具有较好的聚类效果和适用性。     

Web日志挖掘系统

针对Web的日志记录进行分析,建立一个Web日志挖掘系统．网络管理人员根据Web日志的分析结果改进网站的设计,实现网站的有效管理以保证网络的安全．     

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。     

基于ASP的动态Web页面技术探讨

介绍了动态Web页面技术的现状，给出了动态Web页面的制作过程，结合实例分析了基于ASP的动态Web页面技术。     

基于标记树的WEB页面净化技术研究

根据Web页面标记建立标记树,通过分析,保留有用信息的标记子树,达到获取页面主要内容,净化页面的效果.     

网页文本分类中的特征选择研究

由于超链接语言结构本身所提供的信息,网页分类问题不同于一般的文本分类。本文分析了网页内部特征,并在1000篇网页规模语料库的基础上,通过试验对比了三种特征选择方法对高维特征向量空间进行降维的效果。文章还提出了一种新方法,根据特征项所处的位置赋予不同权重的方法,实验表明这种由文本结构导出的权重计算方法能够取得很好的分类效果。     

基于ISAPI过滤器的网页防篡改系统

首先分析了几种常用网页防篡改技术的特点,然后提出并实现了一种基于ISAPI过滤器的网页防篡改系统.该网页防篡改系统可以高效地监控网页内容的变化,对于被篡改的网页文件能在其被用户访问之前自动加以恢复,使用该系统能方便网站的管理,并能帮助网站管理员及时地了解网站信息.     

网页监控与恢复系统的设计与实现

介绍一种三层结构的网页监控与恢复系统,对其功能、原理及软件编程实现方法做了详细阐述.系统采用三重代理专线结构,提供多种数字特征提取算法,对信息网站的有效文件从内容、读写权限、目录文件突增等多个角度全部同时监控报警,并能实时安全发布网页文件,为网站安全管理提供了很重要和直接的手段.