基于Agent的Web数据挖掘模型设计

本文针对传统Web数据挖掘方法的不足,提出了一种基于Agent的Web数据挖掘模型,该模型适用于Web信息挖掘的各种应用。在信息的个性化推荐,电子商务的个性化服务,网站结构的改进等方面有良好的应用前景。     

基于多Agent的语义Web挖掘系统模型研究

随着语义Web技术的出现,传统的Web挖掘面临新的挑战.文章讨论了语义Web的体系结构、Web挖掘和Agent技术的有关概念,提出了基于多Agent的语义Web挖掘系统模型,并对其进行了分析.实验结果表明,该系统模型具有较高的准确性和效率.     

基于移动Agent的Web数据挖掘技术的研究

目前上存有大量的数据信息,如何对这些数据进行有效的应用已经成了当前数据库技术研究的重点。基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。本文介绍了基于移动Agent的Web数据挖掘技术,各挖掘算法集中到移动Agent子系统中,并根据要求动态地创建,然后派遣它们到数据站点数据库中进行数据挖掘,提出了一种基于Web数据挖掘的模型。     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于语义Web的多Agent系统研究

语义Web服务是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。该文阐述了语义Web的核心概念和多Agent系统的主要特点,在此基础上,提出了基于语义Web的多Agent系统的体系模型,并探讨了该结构对于构建开放的、动态的、异构的多Agent系统所具有的优越性。     

基于多Agent的Web文本挖掘模型

1：Web上有大量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点,本文构建了基于Agent的Web文本挖掘模型，并详细阐述了该模型的结构和工作机理。     

语义Web环境下多Agent系统开发方法

为提高测控方案设计的快速性和可靠性,从工程实践方法论的角度研究了语义Web技术与MAS构建方法的融合,提出了一种语义Web环境下多Agent系统开发方法MDCSW (MAS Development combined with semantic Web).该方法利用语义Web标准的知识结构描述能力将领域知识建模和系统架构...     

基于Web服务和多Agent的敏捷供应链系统模型研究

本文基于Web服务技术与Agent技术对敏捷供应链系统模型进行研究.首先分析了基于多Agent的供应链系统,指出传统分布计算技术在实现供应链成员Agent跨Internet集成和协作时的不足.然后分析了基于Web服务的供应链系统,指出其在处理供应链成员自主决策、动态联盟等问题中的缺点.在此基础上,将多Agent技术与Web服务技术相结合用于处理供应链问题,提出了基于Web服务和多Agent的敏捷供应链系统模型,很好的解决了上述两种供应链系统存在的问题.     

基于多Agent的Web个性化信息检索模型

提出了一种基于多Agent的Web个性化信息检索系统的模型(WPIRS-MA),该模型利用多智能Agent技术,结合用户的关键词描述,挖掘用户潜在的兴趣和特征,在各Agent的协调下,完成信息检索、过滤和聚类.框架分析表明该模型具有良好的灵活性、智能型和扩展性.基于5个站点的Web文档测试分析结果表明,该模型可以保证良好的关键词集的正确率,用户查询满意度达到80%以上.     

基于XML的Web数据挖掘

介绍了数据挖掘、Web数据挖掘以及XML的基础知识，阐述了将XML技术应用于Web数据挖掘，构建基于XML的Web数据挖掘系统结构．     

面向电子商务的Web数据挖掘应用研究

过去几十年里,伴随着电子商务的飞速发展,Web已迅速发展成为世界上规模最大的公共数据源.如何从网络上大量的信息中找出真正有价值的信息和知识,已成为企业和商家所密切关注的问题.本文简要介绍了电子商务、数据挖掘及Web数据挖掘等内容,并对Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了探究.     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和计算机使用的日益广泛,电子化数据越来越多,人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没。从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢？八十年代末兴起的数据挖掘技术,为解决此问题开辟了一条道路。本文简单阐述了数据挖掘技术、Web数据挖掘及电子商务,分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用和展望。     

基于Web的数据挖掘系统模型的探讨

Web数据挖掘是把Internet和数据挖掘技术相结合起来的一个新兴的研究领域,本文阐述了基于XML的Web数据挖掘典型处理流程.且在其基础上设计了一个具体的基于XML的Web数据挖掘系统模型并给出其结构框架和工作机理,致力于提供一个Web数据挖掘的综合处理环境,提高挖掘系统的整体性能。     

A Distributed Data Mining System Based on Multi-agent Technology

Distributed Data Mining is expected to discover preciously unknown, implicit and valuable information from massive data set inherently distributed over a network. In recent years several approaches to distributed data mining have been developed, but only a few of them make use of intelligent agents. This paper provides the reason for applying Multi-Agent Technology in Distributed Data Mining and presents a Distributed Data Mining System based on Multi-Agent Technology that deals with heterogeneity in such environment. Based on the advantages of both the CS model and agent-based model, the system is being able to address the specific concern of increasing scalability and enhancing performance.     

Web data mining在远程教育中的应用

采用Web data mining对远程教育进行分析,根据受教育对象存在的个体差异,提出个性化远程学习系统的框架结构思想和个性化服务的理念,对相关信息进行数据挖掘并建立起一个集智能化、个性化为一体的远程教育系统,从而更好地改善远程教育服务的现状。     

基于改进的MapReduce模型的Web挖掘

基于单一服务器的Web挖掘系统在处理海量数据集时计算能力不足,针对该问题,提出了一种基于云计算的挖掘方法。将大数据集和挖掘任务分解到多台计算机上并行处理。实现了一个基于Hadoop开源框架的并行Web挖掘平台,同时提出了一种改进的MapReduce模型——MapReduce-LP。并通过对电子商务系统中Web日志的挖掘工作验证了系统的有效性和新模型的高效性。实验表明,在集群中使用云计算技术处理大数据集,可以明显提高挖掘效率。     

基于数据挖掘的Web信息检索的研究

使Web信息检索发展到一个新的水平。对Web数据挖掘技术作了概要的介绍,分析了Web信息检索的现状。针对Web信息检索的一些不足,提出了一些观点。将数据挖掘技术的研究成果应用到Web信息检索中,提高了Web信息检索的效率和质量。     

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多媒体挖掘技术研究

Web数据挖掘是一门新兴的多学科交叉的研究领域,国内外的研究尚处于初级阶段,许多理论和应用问题还有待于进一步完善.虽然本文作了一些有益的尝试,但在新的Web数据挖掘方法、Web文档聚类和分类的方法、个性化/专用化、新的自动提取信息方法、理解语义Web以及Web多媒体数据挖掘等方面仍然需要做进一步的研究工作.     

Web日志挖掘中数据预处理的研究

Web日志挖掘是Web使用挖掘一个最重要研究领域,数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术之一。论述了数据预处理各主要步骤的方法和技术,重点研究了用户识别和会话识别。