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.     

基于高效多功能的聚类算法在Web挖掘中应用的研究

挖掘Web日志中有价值的信息,对于市场决策有着非同一般的意义;其中用户聚类能将潜在的用户划分出来,为商家提供有更有参考价值的信息.用户聚类算法,不仅克服了所需运算空问大、数据预处理复杂的弱点,而且能简洁准确的确定用户的类型,将其进一步改造还可以用于页面聚类中.对该算法给予理论阐述并加以具体的应用.     

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日志挖掘应用研究

本文对数据挖掘技术在Web日志文件中的挖掘应用进行了探讨,并对Web日志挖掘的意义、步骤、数据、准备以及算法进行了归纳,旨在帮助网站管理者更好的管理Web站点,用户更能方便的从Web站点获得服务,提高Web的使用效率.     

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.     

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。     

电子商务站点中的频繁查找路径挖掘技术

Web上用户行为的挖掘是Web日志挖掘的重要内容，挖掘到的查找路径能够提供决策支持。分析频繁项集挖掘和路径挖掘的不同之处，提出了类Apriori算法，使之适用于路径挖掘，然后在VC＋＋中针对预处理过的日志数据进行实验分析，获得了一些可信度高的关联页面，这些页面关联信息将有助于改进商业站点结构，提高站点的访问率。     

基于协作过滤的Web日志数据预处理研究

协作过滤是当今应用较为成功的个性化服务技术,Web日志可以为个性化服务技术提供重要的数据源,只要对日志数据进行高效预处理,就能提高协作过滤算法有效性和个性化服务质量。结合实际日志数据的处理,给出了基于协作过滤的Web日志数据预处理过程结构图和一种可行的数据预处理方法,该方法不仅可以提供更加干净、规则的数据源,而且在用户兴趣度量方面,弥补了以往诸多兴趣度量方法的不足,为协作过滤算法提供了更加准确的数据支持。     

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.     

基于web日志挖掘的数据预处理研究

Web日志信息的预处理是Web日志挖掘任务中的重要阶段,也是工作量较大的一部分.Web服务器上的数据是半结构化的,而且含有大量和挖掘无关的记录和冗余项.这就需要对其进行处理以得到适合挖掘的数据事务(Transaction)形式.Web日志预处理就是通过一系列的清洗、集成、转换等来得到合适的待挖掘数据.本文重点介绍了数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别等过程.     

基于访问兴趣度的用户事务聚类方法

针对现有事务聚类算法复杂度高、精确性不够的问题,提出了基于用户访问兴趣度的事务聚类算法。首先,在Web日志预处理阶段,通过用户兴趣度生成算法得到用户兴趣度事务,减少了聚类操作的数量,提高了聚类结果的准确性;其次,给出了事务相似度的度量方法,并得到事务相似度矩阵以实现事务聚类。该算法减轻了数据挖掘的任务,提高聚类结果的准确性,能广泛地应用于电子商务领域。     

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。     

一种新的Web事务模糊聚类算法的研究

提出了一种新的Web事务模糊聚类算法。首先，在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵，矩阵元素为用户访问离散化时间，在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类，最后对在线的活动Web事务进行类别归属。经实验证明，该算法比已有的算法准确性高，运行时间少，扩展性好，它可以广泛地应用于电子商务领域，如个性化Web和Web推荐系统等。     

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。     

基于Web日志的混合挖掘模型研究

在电子商务环境下,提出一种基于Web日志抽取用户兴趣模式的混合挖掘模型MMA(mixed mining algorithm),该模型克服了单纯挖掘浏览模式或关联规则的不足,综合考虑用户的浏览和购买行为,能够有效捕获用户兴趣,获得潜在的商机,并为用户提供个性化的服务.     

基于Web挖掘的用户个性化服务研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现．使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理，解决网络用户的个性化服务问题。论文主要论述了一个更新的频繁路径集的Web挖掘算法在网络用户个性化服务中的应用。     

基于两阶段计数的用户关联挖掘

基于规则的推荐技术在数据集上挖掘项目关联和用户关联为当前用户做推荐．用户关联挖掘是使用用户关联进行推荐的关键．首先证明在整个数据集上挖掘到的关于当前用户的用户关联集是只在包含当前用户评价的数据集上挖掘到的关于当前用户的用户关联集的子集,提出基于两阶段计数的用户关联挖掘框架,然后应用概念格技术实现了基于两阶段计数的用户关联挖掘算法,并通过实验表明该算法具有更好的性能．     

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.