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.     

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。     

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.     

基于数据挖掘的网络日志分析

日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域.本文首先介绍了Web日志挖掘的方法,然后将Web日志挖掘方法运用于一个学校的网站中,结合Apriori算法对预处理之后的数据进行挖掘,获取页面之间的关联关系,对网站结构的优化提供一定的依据.     

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。     

基于Web日志的数据挖掘过程

因特网的飞速发展带来了巨大的信息量,如何使用Web日志挖掘技术实现网站优化是目前研究的热门.通过介绍Web日志挖掘的概念,阐述了Web日志挖掘的过程:数据收集、数据预处理、模式识别、实际应用,说明了如何实现网站的优化,提高用户的访问率和访问速度.     

Web日志挖掘数据预处理中的会话识别技术

会话识别是Web日志挖掘的关键步骤,会话识别的质量直接影响后续挖掘的准确性。本文分析了Web日志挖掘的数据预处理过程中的三种会话识别算法,最终选用时间阈值法对安徽国防科技职业学院服务器日志文件进行会话识别。     

Web日志挖掘中重构网站结构技术

提出了一种重构网站结构的方法,并将此方法应用于Web日志挖掘的数据预处理中．实验表明,本方法能够更好地还原用户访问情景,为Web日志挖掘提供有效数据。     

基于XML的Web日志预处理

提出使用XML文件的方法存储不同Web日志的格式,采用一个通用的方法分析原始的Web日志,并对日志做预处理、产生Web日志挖掘系统所需的数据,从而使Web日志挖掘更快速和准确。     

基于日志定制的Web使用数据挖掘预处理研究

Web使用数据挖掘是为网站经营管理和结构调整提供决策支持的主要手段，其中的数据预处理工作关系到挖掘的质量。本文首先针对各类数据分别定义其数据模型；然后根据服务器托管网站的实际工作环境，针对现有预处理工具仅仅局限于固定的日志格式的不足，提出了定制日志的思想，并结合前面定义的数据模型，详细描述了一个预处理工具原型WUMPA。     

Web日志分析中数据预处理的设计与实现

Web日志数据预处理是Web日志分析的重要步骤,是通过Web日志数据获取有价值信息的基础和前提。本文介绍了对商务部主办的《中俄经贸合作网》大量Web日志数据进行预处理时所采用的算法和处理过程,即先将已知IP地址与物理地址的对应关系保存在HashMap中,然后综合运用折半与顺序查找算法,可显著减少查询次数,提高查询效率。实验结果证明这种方法具有好的应用效果,能极大改善数据预处理软件的性能。     

Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用

在电子商务网站中,根据客户的访问日志挖掘出有价值的信息,划分客户群体和发现潜在的客户,使网站可以提供个性化信息服务.Web日志挖掘是数据挖掘在Web页面上的应用,给出Web日志挖掘的步骤和方法,对Web日志挖掘工具进行分析,并应用到电子商务网站中,取得较好的效果.     

基于web日志挖掘构建个性化推荐系统

本文介绍Web日志挖掘和个性化推荐系统概念,对日志挖掘出访问网站的相似爱好的用户群体、页面之间的内在联系,以此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。     

Web使用挖掘中数据预处理的研究

对Web使用挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括数据的来源及清理、用户识别、会话识别、路径补充等步骤及其所采用的技术．在现有Web使用挖掘数据预处理的步骤上提出改进,即在路径补充后,利用最大向前序列法（MFR,Max Forward Reference）进行二次会话识别,克服了原有会话识别中最大向前序列法的缺点．最后给出示例及其结果．     

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。     

Web日志挖掘在中小型电子商务网站中的应用探析

介绍了Web日志挖掘过程,对Web日志挖掘结果对改进电子商务的作用进行了分析,从应用的角度将Web日志挖掘技术与电子商务结合进行探讨。     

基于关联图的改进关联规则在推荐系统中的应用

提出了推荐模型中的关联规则挖掘方法的改进,给出了自定义的页面权值的定义,并改进了基于关联图的关联规则挖掘算法,将页面权值应用于关联规则的挖掘中。此算法是利用Web日志中经过预处理后得到的数据进行规则挖掘,将处理后的数据应用正态分布函数来得到页面权值。用页面权值重新计算支持度,最后将得到的支持度应用于改进的规则挖掘算法中,形成一种基于权值的关联图的关联规则算法。     

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.     

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.