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。     

基于Web交互式的DS-CAI可视化算法实现

该文是对DS-CAI（数据结构CAI）程序的具体实现．首先介绍程序可视化原理并回顾了程序相关的数据结构知识——BF匹配算法，接着对算法程序可视化进行详细描述，最后采用基于Web的JavaApplet技术实现了可视化算法演示程序．     

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.     

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.     

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。     

面向隐含语义文本的WEB数据挖掘研究

针对目前Web挖掘的传统算法执行效率低、挖掘结果相关度低的缺陷,从Web挖掘的内容方面入手,在分析基于Web语义化文本数据挖掘关联规则结构的基础上,改进传统的Apriori算法,提出面向语义化的隐含文本数据挖掘算法,仿真结果表明改进后的算法具有较高的执行效率及较好的挖掘相关度,对于面向文本的Web挖掘算法研究具有一定的借鉴意义。     

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。     

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。     

一个可用于Web数据库系统的分配调度通用算法

分配调度问题是一种困难问题,有些甚至是NP完全类问题.因而解决此类问题的技术难度较大,一般采用与或图搜索技术来求解.这就给当前许多Web数据库系统中的分配调度程序的编制造成困难,笔者以毕业设计任务分配算法为例,给出了一个能解决一类约束条件为双向选择的分配调度问题的通用算法.该算法不涉及复杂数据结构和搜索过程,仅用关系数据库的表操作描述,并可用任一支持Web数据库的语言编程实现.     

基于超链接和相关度策略的克隆Web搜索方法

针对如何快速有效地搜索用户所需要的Web资源问题,在介绍HITS算法的基础上,分析其产生主题漂移的原因,并结合内容相关度策略,提出一种新的CSHITS搜索算法,该算法通过克隆、变异和交叉操作获取具有相关度高的Web页面.实验结果表明,CSHITS算法挖掘了超链接间的潜在语义关系,能有效地引导主题挖掘.     

基于Web页面链接结构的挖掘算法

介绍了Web挖掘的有关理论.着重分析了结构挖掘中基于页面链接结构的PageRank算法和对其有改进意义的HITS算法,进而介绍了内容挖掘常用的一些算法以及使用记录挖掘应考虑的问题.     

一种从Web日志中挖掘访问模式的新算法

提出了一种用于从Web日志中高效挖掘Web访问模式的新算法．设计了一个新的数据结构WAS树(Web Access Sequence树)来记录Web访问序列和它的计数，避免冗长的支持度计算；开发出一个高效的递归算法，从WAS树中枚举出所有的访问模式，最后对算法的性能进行了分析并给出试验数据加以佐证．这个算法的特点是不需要产生候选模式而直接挖掘出所有的访问模式。     

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

Web数据挖掘技术在网络教学中的应用

本文介绍了数据挖掘及Web数据挖掘的含义、Web数据挖掘的分类、过程,阐述了Web数据挖掘技术在网络教学中的应用,并将Web日志挖掘技术运用到实例,采用Apriori算法,分析学生的学习需求趋势。     

Web数据挖掘技术在网络教学中的硇应用

本文介绍了数据挖掘及Web数据挖掘的含义、Web数据挖掘的分类、过程,阐述了Web数据挖掘技术在网络教学中的应用,并将Web日志挖掘技术运用到实例,采用Apriori算法,分析学生的学习需求趋势。     

Web数据挖掘原理及实现

为了解决Web单个数据仓库不方便对过去的数据进行查询和遍历以及因找不出数据间的联系方式而影响Web传输率的问题，笔者以XML(Extensible Markup Language)为基础，面对Web数据库中半结构化的数据结构进行挖掘，发现数据信息隐藏的规则和知识，实现了Web数据挖掘。Web数据挖掘技术不仅能对Web过去的数据进行查询和遍历，而且能找出数据问的潜在关系，从而大大提高了Web的传输率。     

基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究

本文提出一种基于云计算的web数据挖掘算法,云计算技术将大数据集与进行数据挖掘的人员分配到多台计算机工作站上进行并行处理。Web数据挖掘是指探寻网络中的大量有用信息进行分析,选择和存储有用的信息。利用云计算技术可以明显提高web数据挖掘的效率。     

基于Web使用挖掘的实时聚类算法

本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,针对个性化系统的功能及特点,论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用,提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较高的准确度,能适应用户短期浏览的变化.     

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。     

基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计

介绍Web数据挖掘概念、个性化推荐技术,着重设计了一个基于Web挖掘的个性化推荐系统,并给出了个性化推荐核心模块的实现过程。本系统根据Web挖掘过程,结合基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法的实现。