基于Web的数据挖掘技术

随着Internet的发展,Web数据挖掘已成为一个热门研究的主题,并有着越来越广泛的应用。本文介绍了Web数据挖掘的关键技术,提出了一种基于Web数据挖掘的应用模式框架,最后对Web数据挖掘的应用前景进行了探讨。     

基于Web的数据挖掘研究

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Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,并总结了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术.     

基于Web的数据挖掘研究

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Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,并总结了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

基于IIS和web日志的关联关系的挖掘

针对隐藏在web日志的大量记录中的规律性开展研究，提出了一种基于微软的ⅡS合理构建web日志并进行数据预处理的方案，在此基础上运用Apriori算法挖掘用户访问的页面间的关联关系，将数据预处理过程提前到web日志的建立过程中，可极大地降低数据准备的复杂性，将日志数据导入关系数据库中进行净化处理，大幅度减少了工作量，该方案可用于ⅡS下的商业网站。     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.     

浅说电子商务中的数据挖掘技术

分析了Web挖掘技术的主要特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法,并对其挖掘过程进行了详细地阐述.从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动.     

利用WEB挖掘技术构建智能化电子商务站点

以web挖掘和网页信息聚类为基础,来构建智能化电子商务站点;从而在商务活动中根据访问用户的特征和访问习惯,发现其中蕴含的知识,提取出用户的兴趣爱好,进而开发用户喜好的界面,掌握商务活动先机。     

基于web挖掘的优秀运动员建构式网络学习系统设计

学训矛盾使优秀运动员文化教育难以长期有效实施,文化教育质量长期停滞不前,因此,国家体育总局将大力推进优秀运动员文化教育列为北京奥运会后的重要工作内容之一。本文在建构主义教学理论的指导下,结合web挖掘技术,设计了面向优秀运动员的基于web挖掘的建构式网络学习系统。首先,对使用该网络学习系统的用户角色进行了详细分析,然后具体介绍了该网络学习系统整个支撑平台设计框架,最后,还分析了优秀运动员利用该网络学习系统进行学习,不仅可以有效地解决学训矛盾,还可以有效地克服自身的学习弱点。     

web日志挖掘中会话识别方法

通过对传统web会话识别方法分析和比较,改进了目前最常用的基于时间阈值会话识别方法,提出了一种基于动态阈值会话识别方法,该算法采用动态计算会话中请求记录间的平均时间间隔和动态计算会话中页面的平均大小相结合的方法,根据用户和网页的特点动态调整阈值,相对于传统单一的先验阈值,该方法可以根据不同的用户访问不同的页面生成动态的阈值,充分运用用户和网页信息.经过实验验证,该方法可以识别出更多的用户会话,且识别会话的准确率和查全率也比传统算法更高.     

基于聚类分析策略的Web文本挖掘方法

在分析Web文本挖掘过程、关键技术的基础上,针对训练文本集中往往存在多个主题类别的问题,提出一种基于聚类分析策略的Web文本挖掘方法。其基本思路是对训练文档集进行聚类处理,然后对同主题文档进行共性分析,并经过特征权值调整和特征约减,从而获得表示用户不同主题感兴趣概念向量。     

基于Web数据挖掘

Web上有海量的数据信息,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。本文将在web挖掘的特点、web挖掘的分类及涉及技术作了一个简要的分析和概述。     

Web挖掘数据预处理的研究

通过对Web挖掘和预处理技术的研究,提出了针对不同类型Web挖掘的数据预处理方法.     

基于Web的数据挖掘技术及其应用

在总结KDD方法和DM技术的基础上,对web挖掘的现状、今后可能采用的技术及其应用进行了分析和讨论.     

Web Fuzzy Clustering and a Case Study

We combine the web usage mining and fuzzy clustering and give the concept of web fuzzy clustering, and then put forward the web fuzzy clustering processing model which is discussed in detail. Web fuzzy clustering can be used in the web users clustering and web pages clustering. In the end, a case study is given and the result has proved the feasibility of using web fuzzy clustering in web pages clustering.     

Web使用挖掘技术研究

本文介绍了Web挖掘的概念、意义、分类以及研究现状,并重点对Web使用挖掘过程中模式发现阶段所使用的各种关键技术作了详细全面的分析。最后指出了Web使用挖掘在将来的主要研究方向。     

浅析Web挖掘技术

本文从Web数据挖掘的概念入手,介绍了Web挖掘的一般流程,重点阐述了Web挖掘任务的三种分类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘,并给出实现这三类挖掘的常用技术和方法。     

Web挖掘技术及其在网站管理中的应用

将Web文本分类技术和Web使用记录挖掘技术应用于网站信息管理中，实现了网站对站内Web文本的快速自动分类以及对站内不同用户显示个性化布局的功能，显著提高了网站管理中处理大量信息的效率，增强了网站的个性化特征．     

一种基于信息熵的web信息提取的方法研究

web页的噪声数据影响了文本提取算法的效率。提出了基于信息熵和DOM树的提取web正文信息的方法,利用文档对象模型技术提取网页包含的内容,将得到的信息融合成信息列表,再利用熵原理从信息列表中识别出网站的真正重复信息和正文信息。实验结果验证了方法的有效性。     

从商务网站用户行为数据提取用户兴趣

在研究Web挖掘的基础上,提出一种综合考虑路径信息和页面滞留时间的用户 兴趣度量方法,这种方法能够比原有的方法更准确地反映用户兴趣。同时提出一种根据用户行 为数据发现兴趣迁移模式的算法。     

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。