基于多层次关联规则的Web日志挖掘

经典关联规则挖掘在Web日志挖掘应用中已经比较成熟。在此基础上,针对某些商业网站的商品板块间存在层次关系,将多层次关联规则挖掘引入Web日志挖掘,能够在细节程度更低的层次或不同的细节层次间深入、全面地提供用户浏览商品过程中的频繁访问路径和频繁访问页组,以优化网站链接,为访问网站的用户提供更能满足需求的服务。本文以淘宝网女装/女士精品销售版块的链接页面为例进行验证说明。     

基于改进遗传算法的Web关联规则日志挖掘的研究

本文提出了一种改进的遗传算法,用于优化Web日志挖掘的关联规则集。介绍了该算法的具体流程,提出新的染色体编码方案,新的编码配合本文的交叉操作使遗传过程更加优化,本文还对遗传的各步操作进行了改进,有效的避免遗传算法的早熟现象。     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

应用个性化推荐的Web日志关联规则挖掘算法研究

对传统的关联规则挖掘算法FP-Growth方法进行改进,提出FP-Mine算法,并应用该算法对Web日志进行挖掘,探寻用户访问站点页面之间的关联规则,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.实验结果证明FP-Mine算法在生成频繁项集及关联规则的过程中,只需存储i-size和(i+1)-size频繁项集的节点的Freq-Set-Tree,且立即在其之上生成规则,所以缩短规则生成的时间,提高规则生成效率,同时释放i-size项集的节点,有效地节省内存空间.     

基于关联规则的虚拟主机网站日志挖掘

网站日志记录了用户的浏览行为，通过挖掘网站日志，可以分析用户行为，为优化网站结构提供有价值的数据．但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能，这给日志挖掘带来了极大的不便．本文介绍一种生成日志的方法，并利用关联规则算法对其进行日志挖掘，发现用户的访问模式，帮助网站改进页面结构．     

基于关联规则web日志挖掘方法的研究

传统的关联规则挖掘技术是从包含一组事务记录的数据库中发现一些事务项目间关系的信息。本文的工作,是致力于将关联规则的概念引入到Web日志挖掘系统中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。将超文本系统看成是一种有向加权图,经过对可信度和支持度的重新定义,使之适合于用来表示用户的访问路径,并引出复合关联规则挖掘算法。     

基于Markov链和关联规则的Web访问预测模型

用户访问预测是根据用户的历史访问信息和当前的访问路径预测用户下一步或将来可能访问的页面.因此可以利用预测结果提高服务器的性能,提高缓存的利用率和为用户提供个性化服务.提出了基于Markov链和关联规则的预测模型MAPM(Markov chain and association rule prediction model),该模型首先使用二阶Markov链找到用户下一步或将来可能访问的页面集,生成预测候选集;然后再使用二项关联规则从正向和反向两个角度修正Markov的预测结果,从而生成最后的预测页面.     

基于Web日志挖掘的网页推荐方法

针对传统单纯聚类算法实现网页推荐精确度欠缺的问题, 提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型, 并实现了相应的网页推荐算法, 算法结合聚类分析和关联规则挖掘, 能有效实现网页推荐. 实验结果表明, 在保障网页页面推荐覆盖率的条件下, 该方法有较高的精确度、 有效性和实用性.     

Web日志挖掘

提出了一种新颖的MBP算法，它利用关联规则挖掘发现的频繁项目集以加快速度，能找出所有满足阀值约束的频繁浏览路径，该算法是有很效的，同时，针对Web浏览和日志文件固有的模糊性和不确定性，还讲座了Web面面的模糊聚类问题，最后，对发现的知识讨论了其在推荐系统及自适应Web站点中的应用并给出了相应算法。     

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Web日志的混合挖掘模型研究

在电子商务环境下,提出一种基于Web日志抽取用户兴趣模式的混合挖掘模型MMA(mixed mining algorithm),该模型克服了单纯挖掘浏览模式或关联规则的不足,综合考虑用户的浏览和购买行为,能够有效捕获用户兴趣,获得潜在的商机,并为用户提供个性化的服务.     

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.     

基于审计日志的关联规则挖掘

为解决审计日志信息利用不充分的问题,通过改进FP-Growth方法研究了审计日志关联规则,提出了基于相互关联规则的KAFP-Growth算法。将现有的审计日志与先进的数据挖掘分析技术结合,在详细研究Apriori算法、PCY算法和FP-Growth算法后,引入了重要属性的概念,对审计日志中的重要属性进行约束,减小了频繁项集,提高了计算性能。实验结果验证KAFP-Growth算法有效提高了审计日志的关联分析效率,相较于FP-Growth算法,在最小支持度相同的情况下,改进算法运行时间速度提升了49.3%,随着数据集规模的增大,改进算法运行时间可提升60%以上。     

基于Web日志挖掘应用研究

本文对数据挖掘技术在Web日志文件中的挖掘应用进行了探讨,并对Web日志挖掘的意义、步骤、数据、准备以及算法进行了归纳,旨在帮助网站管理者更好的管理Web站点,用户更能方便的从Web站点获得服务,提高Web的使用效率.     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

基于粒计算的多层次关联规则挖掘技术研究

粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论.基于粒计算的多层次关联规则挖掘,引入了粒计算思想,采用多层次化二进制编码表示,只须一次数据集扫描便可获得所有叶节点粒,并能够由子粒的"或"、"与"运算获得父粒和多项集,简化求频繁-项集的求取方法,降低了算法的时间复杂度和空间复杂度提高了算法的效率.     

基于Web日志的数据挖掘的研究及应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘中非常重要的一个研究领域和研究方向,首先介绍了Web日志挖掘的过程,然后介绍了关联规则及关联规则算法——FP-growth算法,最后将关联规则中的FP-growth算法应用在网上书店系统中,实现对客户数据的关联规则挖掘。     

Web信息挖掘现状及应用前景

介绍了Web信息挖掘的环境与分类,论述了Web挖掘技术,展望了信息挖掘的应用前景。     

一个简单的Web日志挖掘系统

在分析Ｗｅｂ日志挖掘的困难及对策的基础上,给出了一个简单的Ｗｅｂ日志挖掘系统（ＳＷＬＭＳ）的体系结构,具体介绍了ＳＷＬＭＳ中日志的预处理过程,包括数据净倾、用户识别、会话识别、路径补充的主要任务及其实现,并着重介绍了预处理之后的序列模式识别过程和算法,包括最大向前路径的识别和频繁遍历路径的发现,并给出了实验结果。     

基于粗糙集的Web日志挖掘研究

提出了一种基于粗糙集的Web日志挖掘模型,该模型采用粗糙集的方法对原始数据进行约简,然后应用粗糙集理论对数据进行定性分析和约简.最后结合一个Web日志实例验证了方法的可行性和有效性.