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。     

Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用

首先介绍了Web数据挖掘的概念及常见的三种web数据挖掘模式Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web访问挖掘,然后Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用空间分两个方面进行分析.     

基于Web挖掘的个性化远程学习模型

传统的远程学习系统的主要不足是不能根据受教育对象个性特征的差异为用户提供个性化的远程学习环境。在此介绍的个性化远程智能学习模型，利用Web数据挖掘技术，通过对学习行为的跟踪，采集用户数据并对其进行分析，根据推理机制为用户提供个性化远程学习环境，充分满足用户个性需求。     

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。     

Web挖掘技术在智能远程教学系统中的应用研究

随着网络信息技术的迅速发展,智能远程教学系统的研究越来越受到重视,为了更好地满足用户的个性化学习要求,在系统中使用Web挖掘技术,并采用决策树的方法对数据进行挖掘,得出关于课程的决策树,体现了数据挖掘技术在智能远程教学系统中应用的有效性.     

基于Web的数据挖掘技术及应用问题探讨

随着Internet的发展，必然要求对Web信息进行深层次的分析。而有效运用Web数据挖掘技术可以从海量数据中快速、准确地获得有价值的网络信息，并提供个性化的服务。因此，本文通过分析Web数据挖掘的特点及分类，针对常用技术和主要应用方向进行探讨。以其充分发挥Web数据挖掘的作用．服务信息化社会。     

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Web的个性化远程学习模型的研究与应用

目前,基于Web的个性化服务是智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的热点,本文在分析当前远程教育系统存在的问题的基础上,提出了一种基于Web的个性化远程学习模型,利用Web数据挖掘、多Agent、XML技术构建个性化学习环境,并对其实现的关键技术进行了讨论,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。     

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.     

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Web内容挖掘的个性化学习系统

基于Web的个性化学习是在远程学习和个性化服务相结合的基础之上发展起来的.利用Web挖掘的方法,针对用户的兴趣变化,搭建了个性化学习系统.并且通过模拟实验,验证该系统的有效性.     

现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

Web使用记录挖掘前的事务识别方法

Web使用记录挖掘是采用数据挖掘技术对Web服务器上日志文件中的数据进行挖掘,以发现用户访问Web的方式及页面间存在的某种关联,从而可以为网站设计、提供网络个性化服务及其他电子商务活动提供决策依据.事务识别是Web使用记录挖掘前的一种数据预处理技术,本文介绍事务识别的基本方法,并给出一个最大前向引用序列事务识别新方法.     

基于Web挖掘的图书馆个性化服务系统研究

文章提出一个兼顾虚拟与物理世界信息服务的图书馆个性化服务系统结构及读者信誉度评估模型,运用Web挖掘技术对图书馆MELINETS系统中大量的Web流通日志记录进行挖掘,构建一种能反映不同用户个体和群体信息使用行为、习惯及其变化特征的动态的读者信誉度评估机制,用以科学地划分读者群,设计了能提供满足读者个性特征和需求的个性化服务功能及其组合,为进一步开发与应用图书馆个性化服务系统提供了技术基础。     

基于广义序列方法的科学平台用户浏览方式挖掘

为了分析网络用户的浏览行为特征,实现科学平台的网络个性化服务,用广义频繁子序列挖掘算法,该算法挖掘Web服务器日志中的用户浏览路径,设计科学平台用户的浏览模式,为用户提供主动式信息服务.经过对日志文件的预处理,得到用户会话文件,然后采用广义频繁子序列挖掘算法对用户浏览模式进行识别.实际应用表明,这种广义频繁子序列识别方法能够有效地发现用户的兴趣所在,从而更好地为用户在线浏览提供帮助.     

Web挖掘技术在高职院校数字图书馆个性化服务中的应用研究

当前,随着高等职业院校需求信息的丰富,以及互联网所提供的海量信息时代的到来,图书馆用户在网络当中查询真正需要的信息已经变得复杂废时。随着信息技术的不断发展,图书馆用户对于个性化服务的要求越来越普遍。将Web挖掘技术运用在高职院校图书馆个性化服务当中,不仅效率高、安全性高、风险低,而且有着很好的发展前景。文章在分析了高职院校数字图书馆个性化服务重要性的基础上,研究了Web挖掘技术,以及Web挖掘技术在高职院校数字图书馆个性化服务中的具体应用。     

个性化网络学习系统模型设计

本文针对个性化网络学习的特点,设计了基于WEB挖掘的个性化网络学习系统模型,该模型中包括4个主要模块和6个资源库;本文在分析其功能的基础上对其进行了设计。     

基于XML的自适应E-Learning系统模型的研究

在现有的基于Web的E-Learning 系统模型分析的基础上,提出了一种新的基于XML的E-Learning 系统模型,该模型采用了贝叶斯网络的推理机制来建立学生学习模型,以实现适应性学习、个性化学习;在实现系统模型上引入了XML技术,以实现学习资源的标准化.     

一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型

介绍Web语义和使用挖掘及个性化服务的基本概念,提出一个集成Web语义和使用挖掘的个性化模型,能进一步提高个性化系统的效率和精度并对模型的体系结构、领域本体论生成以及Web使用挖掘等方面进行了详细的论述.