一种基于客户端的用户浏览行为的采集方法

Web使用挖掘技术通过挖掘并分析用户对Web站点的访问模式,在帮助Web站点调整结构,确定产品的市场战略,提高商业活动的效率等方面存在广泛的应用前景。如何得到准确的用户浏览行为信息,是Web访问挖掘研究的一个重点。本文主要对在客户端获取准确的用户浏览行为信息的过程进行了研究。     

一种基于Web日志挖掘的用户偏爱度度量方法

分析了用户访问Web站点的浏览日志,度量用户的浏览行为.实验从实际获得的Web日志着手,进行Web日志的挖掘,提取用户浏览Web的行为特性数据.通过时间阈值进行会话的划分,选取合适的数据预处理,归一化后生成数据模式向量,引入人工神经网络中的自组织特征映射(SOM)模型,对用户访问倾向聚类,对用户浏览的偏爱度进行度量,为Web站点的进化提供依据.     

基于关联规则的Web日志个性化挖掘

Web作为目前Internet的主要信息发布渠道,已经显示出巨大的商业价值和应用潜力,因此分析和掌握用户在访问Web站点时的行为成为Web站点管理员十分关心的问题.文章阐述了利用用户浏览网页的方法,通过挖掘Web服务器中的日志文件（Weblog）,探寻用户访问的热门路径,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.     

基于Web使用挖掘的个性化站点研究

针对用户特性向用户提供服务的个性化Web站点已经成为Web技术的研究热点.将数据挖掘技术应用于Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,形成了Web使用挖掘.通过建立与更新用户模式库,个性化Web站点为用户的访问提供推荐.研究了Web使用挖掘技术,并对个性化Web站点的建立进行了探讨.     

一种基于URL路径的页面用户聚类方法

结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种基于路径的Web页面相似度聚类算法,使用用户的浏览行为描述和用户对页面的访问次数建立Web站点的访问矩阵,并在此基础上对站点进行URL用户聚类。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法的URL聚类算法对Web用户聚类是有效的。     

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.     

基于WebServices的Web挖掘集成研究

通过对Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘的研究和分析,探讨了利用Web Services技术实现三者之间的集成,并在此基础上提出了基于Web Services的Web挖掘集成的实现方案.方案的实施,可以更容易地获得各种Web信息进而对其进行分析,从而发现潜在用户,改进站点设计,方便客户浏览和交易.     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

基于偏爱路径的个性化推荐系统

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。     

Web服务的个性知识建模

个性化是Web服务发展的重要发展方向,而实现个性化的首要任务就是发现用户的兴趣知识。本文提出了从用户请求、服务注册信息、服务组合序列中获得三种个性化向量的方法,并建立个性知识库。三种向量分别作用于服务匹配、服务推荐以及服务组合推荐,为Web服务的个性化提供了模型和发展方向。     

基于本体的学习内容个性化推荐

语义Web提供了实现对Web异构信息源智能访问和处理的平台,同时也为E-Learning提供了动态异构的学习环境,但共享性和适应性差仍是当前E-Learning应用系统中存在的主要问题。那么如何从语义Web上分布的海量知识中按照用户的需求快速准确的定位目标知识已成为语义Web迫切需要解决的问题。针对此问题,提出了一些解决办法,通过这些方法能把建立良好个性化功能的适应性教育系统和分布的学习资源网络环境进行了有效的结合。     

基于少量示例的个性化Web信息自动获取系统

基于关键词的搜索引擎满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,并不能满足用户的个性化需求,为此,设计并实现了一个基于示例的个性化Web信息自动获取系统.该系统采用了一种新的基于少量Web示例网页和语料库词频统计的特征抽取算法和过滤阈值设定方法.实验结果表明,较基于关键词的搜索引擎而言,该系统能充分考虑用户的兴趣偏好(示例),长期、主动地向用户提供更加准确的Web信息获取服务.     

浅谈Web3.0时代数字图书馆个性化服务

指出了个性化服务是图书馆发展的重要趋势,阐述了个性化服务的概念和主要特征,分析了Web3.0技术的主要特征以及对于未来图书馆个性化服务的影响。     

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。     

大学英语教师的两项教学能力

大学英语教师拥有丰富的日常教学经验,也了解课堂教学中出现的具体问题,但是如何将教学研究领域的抽象理论概念还原到充满个性化与创造性的教学实践中,是大学英语教师需要探寻的目标和应具备的能力。通过实践研究,提出大学英语教师在加强自身知识结构调整的同时,也要提高人际沟通能力和语言交际理论及实践能力。     

用CSS实现图片特效滤镜

简述了CSS的概念、特点，总结了在HTML网页中应用CSS的方法，详细阐述了采用CSS中Alpha滤镜实现图片雾化和Wave滤镜实现图片波动的特殊效果，并给出在HTML中引用这两种滤镜的实例。     

基于Web的网上推荐图书系统——以北京化工大学图书馆网上推荐图书系统为例

探讨了研究开发一种比较完善的基于Web的网上推荐图书系统的必要性和可行性,介绍了北京化工大学图书馆开发的基于Web的网上推荐图书系统,利用此系统可以很好地实现读者推荐新书的个性化服务。     

基于分布服务技术的个性化检索系统的研究

将Web Service技术与个性化技术相结合,提出了基于Web Service的个性化信息检索,并进行了系统设计及关键技术分析.