基于支持向量机的Web日志频繁岚列模式挖掘研究

为了降低Web日志频繁序列模式挖掘误差,提出基于支持向量机的Web日志频繁序列模式挖掘方法.构建Web日志频繁序列模式检测序列,采用自相关特征分布式融合方法进行序列重组,提取序列模式的统计特征量,对其特征分布值进行信息融合.建立Web日志频繁序列模式融合式调度模型,采用支持向量机分析方法进行Web日志频繁序列模式挖掘的...     

粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘

提出一种粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘模型.首先收集相关Web数据,提取特征,并采用粗糙集对特征进行约简,去除一些无用的特征,然后采用支持向量机对训练样本进行学习,建立Web数据挖掘模型,最后进行性能测试.实验结果表明,粗糙集和支持向量机相融合可以获得令人满意的Web数据挖掘效果,具有更高的实际价值.     

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.     

挖掘频繁波动的Web访问模式算法研究

考虑到Web访问数据的动态特性,给出了一个从Web访问日志历史演变中挖掘频繁波动的Web访问模式的方法.首先采用无序树结构表示用户历史访问页面序列集合,然后给出了频繁波动Web访问模式的详细定义以及挖掘算法描述,最后,根据数据集中访问序列的大小和数量变化对于算法扩展性和性能的影响进行了实验.结果表明,该算法具备良好扩展性的同时,能够比较高效地提取出频繁波动的Web访问模式.     

Web日志中挖掘用户浏览模式的研究

研究了Web日志挖掘的机理,提出了使用频繁遍历径作为用户浏览模式,并在分析挖掘频繁遍历路径的问题特征和对其进行形式化描述的基础上,进一步提出了一种在Web日志中挖掘频繁遍历路径的类Apriori算法,该算法能够正确、快速地从Web日志中抽取频繁遍历路径。     

支持动态服务组合的Web服务封装

针对如何将包含复杂操作的Web服务封装成Web服务社区和Web服务簇这一问题,提出一种基于Web服务日志,使用序列模式挖掘技术的Web服务封装方法.该方法对Web服务日志进行序列模式挖掘以获得业务功能服务序列,使用获得的序列将Web服务封装成业务功能服务,进而封装成服务社区和服务簇.使用该方法可以有效地将包含复杂操作的Web服务封装成支持动态服务组合的服务社区和服务簇.     

基于最长前缀频繁子路径树的Web日志挖掘算法

现有的Web日志频繁访问路径挖掘算法往往不能在追求时间效率的同时准确挖掘出符合用户浏览顺序的频繁路径.提出了有效挖掘Web日志中频繁访问路径的算法,将事务数据库转换为Web访问路径树,根据支持度进行剪枝构造最长前缀频繁子路径树,然后进行频繁路径挖掘,实验证实了此方法的有效性,并分析了支持度设置对频繁路径生成的影响.     

基于server session约束的序列模式增长挖掘研究

在WUM(Web Usage Mining)中挖掘序列模式的背景下,提出了一种基于server session约束的序列模式增长挖掘算法.首先,为了更好地从网站服务器日志文件中挖掘模式和发现知识,提出了一种基于server session的服务器日志文件格式.同时,引入基于server session的约束概念,利用其能够减少初始序列模式和候选项集大小的特点来减少每次扫描后缀数据库的规模,再从预处理后的日志文件中挖掘WUM的频繁访问路径的序列模式.最后通过实验证明了算法的有效性和优越性.     

基于改进FP-Tree的Web频繁序列模式挖掘技术

WebLog挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于Web服务器的日志文件,且客户对服务器的访问模式是一种序列模式.本文在基于一种简化站点结构的基础上,构造并改进FP-Tree,该结构有较好的伸缩性,在其上实施频繁序列模式挖掘,具有较理想的效率.     

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.     

基于聚类的Web序列模式挖掘

Internet飞速发展在带给人们很多方便的同时,也出现了一个新问题,即如何从大量的Web日志数据中快速而方便的找到所需要的信息,Web日志挖掘是其关键技术之一.本文使用了RACE算法及使用长度分析实现了Web序列模式的日志挖掘,并进行了实例分析.     

电子商务站点中的频繁查找路径挖掘技术

Web上用户行为的挖掘是Web日志挖掘的重要内容，挖掘到的查找路径能够提供决策支持。分析频繁项集挖掘和路径挖掘的不同之处，提出了类Apriori算法，使之适用于路径挖掘，然后在VC＋＋中针对预处理过的日志数据进行实验分析，获得了一些可信度高的关联页面，这些页面关联信息将有助于改进商业站点结构，提高站点的访问率。     

基于分形和支持向量机的装备技术状态预测模型

基于分形和支持向量机回归理论,建立了装备技术状态预测模型.将反映装备运行状态的特征数据作为时间序列,首先进行相空间重构,得到时间序列的最小嵌入维数,以此作为支持向量机输入节点数.利用支持向量机对样本训练,建立预测模型.以装备振动信号预测为实例,表明将时间序列最小嵌入维数作为支持向量机输入节点数目,所建立的模型是最优的.支持向量机预测结果和真实值相比误差较小,可以满足装备技术状态分析和预测的要求.     

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。     

一种从Web日志中挖掘访问模式的新算法

提出了一种用于从Web日志中高效挖掘Web访问模式的新算法．设计了一个新的数据结构WAS树(Web Access Sequence树)来记录Web访问序列和它的计数，避免冗长的支持度计算；开发出一个高效的递归算法，从WAS树中枚举出所有的访问模式，最后对算法的性能进行了分析并给出试验数据加以佐证．这个算法的特点是不需要产生候选模式而直接挖掘出所有的访问模式。     

基于相关向量机的发动机剩余寿命预测

针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机的发动机剩余寿命预测方法。首先通过核主元分析方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过NASA Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机模型和过程神经网络模型。     

频繁序列模式更新算法

在分析了频繁序列模式更新算法关键技术的基础上，提出了一种快速的增量式更新频繁序列模式挖掘算法FUFSPA，该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来减少本次挖掘过程中的时闻开销．另外，针对频繁序列模式挖掘中支持数计算的复杂性，提出了一种基于二进制形式的支持数计算方法，该方法只需进行一些“或”逻辑运算操作，将该方法用于序列模式挖掘中支持度（数）的计算，可以进一步提高算法的执行效率．实验结果表明算法FUFSPA是可行和有效的．     

人口时间序列的支持向量机预测模型

阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础，建立了人口时间序列的支持向量机预测模型．计算结果表明，无论是在拟合过程还是在预测过程，支持向量机方法都具有很高的计算精度．因此，采用支持向量机方法对人口时间序列进行预测分析是可行的．     

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.