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.     

一种基于关联矩阵的自适应Web站点的研究与实现

自适应Web站点站能够根据用户需要快速灵活地改变自身,动态适应不断变化的用户需求和应用环境.通过Web日志文件的挖掘,找出用户的访问模式,及该模式中的访问类型,而且分析当前访问页面的频繁度后,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容.在此基础上,设计了一个自适应站点模型,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果.     

基于聚类的Web用户访问模式的算法研究

用户对Web站点的访问代表了用户对Web站点上页面的访问兴趣,这种兴趣程度可以通过用户对Web站点上页面的浏览顺序及页面上的浏览时间表现出来.通过对Web用户访问路径的分析,提出一种基于浏览路径及浏览时间的相似度的度量方法.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.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,应用粗糙Leader聚类算法Web用户的有效性.     

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.     

利用Web日志挖掘技术构建自适应网站

利用基于图结构Web日志挖掘获得的规则和用户访问模式,使Web站点的结构及站点内的页面进行自身的调整和改善,从而实现站点组织结构的优化.     

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。     

单个用户浏览特征定量分析

为了挖掘Web日志中蕴含的用户访问模式,针对单个用户的浏览特征进行定量分析.通过构建用户访问空间,利用拟合、幂指数、主成分分析等方法确定了纵向和横向两个面中各个维度的计算方法,并归纳了用户访问特性.分析结果表明,用户单次浏览站点数一般在25以内,且用户的访问动机确有主次之分,所关注的站点有明显的集中性和稳定性.     

网络用法挖掘及其应用

介绍了数据挖掘、网络挖掘和网络用法挖掘技术的理论发展及其它们在实际中的应用情况,并在挖掘算法的改善提高过程中进行了探索性的研究.为了有效地帮助Web站点管理员管理Web站点,帮助商家调整整个市场策略,提出了一种在给定的Web日志中利用事务数据库中的挖掘序列模式的方法来发现所有的大访问路径的算法.结果证明该算法是行之有效的.     

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。     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素；在聚类分析中，依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性，试验结果验证此算法是有效的.     

基于数据挖掘技术的网页个性化推荐系统分析

介绍了＂网络迷航＂现象及WEB数据挖掘技术,讨论了网站用户浏览行为及获得用户浏览行为模式的方法,构建了模拟网页个性化推荐系统,使网站的页面设计更具个性化,节省搜索网页的时间.     

基于网页关键词的个性化Web推荐算法

个性化Web推荐系统是利用用户的浏览行为定制符合用户结构和内容的过程。在综合应用协作过滤和内容过滤方法的基础上,通过对网站网页关键词的评估,提出了一种新的个性化Web推荐算法,研究了基于网页关键词的个性化模型,网站页面中关键词的权重计算,基于协作过滤的新用户推荐,基于内容过滤的再次推荐方法,以及基于用户群的用户兴趣调整方法。实验证明,本算法能够以较高的效率对用户进行网页推荐。     

面向主题的网页搜索系统

论述了一个面向主题的网页搜索系统（SATWP），该系统与智能代理的辅助下具有搜索，导航，以及信息反馈等功能。在判断网页与查询主题的相关度时改变了单纯的从网页内容上考虑的方法，即从网页自身的URL，网页间的关系以及网页的内容来判断。SATWP采用在客户端的智能代理记录用户的浏览行为，并把有关信息反馈给服务器，服务器根据这些信息随时调整数据库中相关网页的重要性顺序，增加了自身的学习功能，试验结果表明，该系统具有较高的准确度。     

用户参与的学术图书馆服务创新

分析了顾客参与式服务创新的研究现状,提出用户参与的图书馆服务创新的关键问题及创新路径选择,指出学术图书馆应充分发挥用户参与的作用,应从打通用户参与创新渠道、把握领先用户、积极对待用户投诉、帮助用户认识其共同创新角色、促成用户隐性知识向显性知识转化以及充分利用Web2.0技术等方面,把握创新方向,提高服务创新效率。     

面向浏览者的图像推荐模型

要求互联网中的浏览者为每一幅图像表示其反馈是困难的,需要通过分析浏览者的行为,隐式地获取其评价。通过对浏览者的阅读、收藏和下载等行为的分析,度量用户对图像的关注度,以此作为用户反馈,分析其关键字偏好和图像特征偏好,进一步设计了用户偏好的遗忘策略和学习策略,实现用户偏好的动态更新,通过关键字相似性分析和图像特征相似性分析两方面,为用户选择推荐的图像。以准确度和召回度作为评价标准,实验表明,所提出的方法具有较高的性能。     

基于网络的农业机械电子图纸信息管理系统

以旱作农业机械为例,研制了一种基于网络的电子图纸信息管理系统．系统采用严格的访问权限管理图纸资源,具有图纸存档的添加、更新、删除、检索以及DWF格式矢量图纸的Web浏览等功能．系统可根据装配图纸内在层次关系进行浏览,也可在一套图纸内进行快速定位浏览及综合检索浏览,以满足不同机械同类机构电子图纸的检索与比较．系统还集成开发了技术论坛、产品发布、咨询留言等模块,以促进农业机械技术的交流、发展和信息化．在局域网上测试结果表明,系统具有较好的通用性,能满足可转化为DWF格式各类电子图纸的管理及信息共享．     

基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型

对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型.给出了模型的设计思想、相关定义、模型框架以及模型中所涉及的关键构建方法等.最后,对模型进行了实验分析,结果表明在适当的预测准确率前提下,模型能够有效减少在预测时所需的候选网页数量,并大幅提升预测效率.     

Web数据挖掘及其应用

Web数据挖掘让网络用户和网站管理者受益,也可能对数据源的安全带来威胁.随着XML规范的普遍采用,Web数据挖掘将出现新的生机.