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.     

基于关联规则的Web日志个性化挖掘

Web作为目前Internet的主要信息发布渠道,已经显示出巨大的商业价值和应用潜力,因此分析和掌握用户在访问Web站点时的行为成为Web站点管理员十分关心的问题.文章阐述了利用用户浏览网页的方法,通过挖掘Web服务器中的日志文件（Weblog）,探寻用户访问的热门路径,来帮助管理员改善站点的设计和企业改进市场商务决策.     

基于关联分类方法的Web使用挖掘研究

如何对网上用户分类是W eb挖掘领域应用最多的任务之一,本文尝试将关联分类方法应用到W eb用户分类模式的挖掘.我们首先对服务器日志文件进行预处理,形成一个访问事务集;然后对该事务集进行数据挖掘,找出所有满足最小信任度和支持度的类别关联规则;最后,我们用这些类别关联规则去预测用户的兴趣.实验证明此方法是有效的.     

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。     

快速关联规则挖掘算法DPD

提出了一种快速关联规则挖掘算法DPD，算法通过模式分解，在每次遍在中减小模式量和模式长度，动态地减小数据集大小，从而有效减少候选关联规则的产生和计数的费用，提出了基于频繁集lk生成最长项目子集M(k）的FPS算法，DPD算法利用了M（k)进行模式分解，有效克服PD算法在|-Lk|很大时模式分解效率低的缺点，减少由Ck生成Ck 1时的遍历次数。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进及其应用研究

在分析经典关联规则挖掘算法的基础上.提出了一种改进的Aprioff关联规则算法.并进行该算法的UCI机嚣学习数据库性能分析和设计电子病历关联规则挖掘应用系统.结果表明该算法在运行速度和挖掘性能上都是高效的.     

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。     

基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法

提出一种有效的基于频繁闭项目集的关联规则挖掘算法RIFCI．该算法采用挖掘频繁项目闭集取代传统的频繁项目集，同时在项目集和事务集中展开搜索．通过对UCI机器学习库中10个数据集的测试，与工业标准C4.5比较，错误率低于19．48％，在准确度不变的情况下，生成规则数目低于传统算法，提高了算法的效率．     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

关联规则挖掘算法研究

详细研究了关联规则数据挖掘,分析了存在的问题和不足,提出了一种频繁项集增量算法,用于对Apriori算法进行改进.实验表明,改进算法在运行效率上要比Apriori算法快一个数量级.     

基于准频繁项目集的关联规则挖掘

为减少关联规则挖掘中数据库扫描次数,提出了一种基于准频繁项目集的关联规则挖掘算法———SupposedFrequent,同时给出了候选频繁项目集的产生函数———BGen.最后通过实验证明:在给定最好的准频繁项目集的条件下,只需扫描数据库两次就能产生全部的频繁项目集。     

一种基于Web挖掘的信息自动分类系统

探讨了Web挖掘的相关理论，包括Web文本信息的表示及特征提取，关联规则分析和信息分类，综合Web挖掘的关键技术，提出了一个基于Web挖掘技术的信息分类模型系统，使用户能够对已分类的资源进行浏览、检索，从而更方便、快捷地获取所需信息。     

极大布尔关联规则的挖掘算法

关联规则的挖掘往往会产生大量的关联规则,"规则爆炸"的问题会使用户很难得到自己所需要的重要信息.极大布尔关联规则集因其包含的规则数量少且不丢失规则信息的优点提高了用户分析关联规则结果的效率,且节省了规则存储空间.在分析频繁闭项集、频繁基项集和极大布尔关联规则性质的基础上提出了一种挖掘极大布尔关联规则的算法,利用此算法可以得到极大布尔关联规则集,还通过实例验证了算法的正确性.     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统设计

本论述针对协同过滤算法的局限性,为顾客购买频度较高的商品设计一种基于Web挖掘的推荐系统,它综合利用朴素Bayesian分类法,基于点击流分析的偏好Web使用挖掘,商品关联规则等各种Web数据挖掘技术,为顾客购物提供智能商务推荐.在数据挖掘技术的基础上,结合智能Agent技术,对系统进行设计和实现.实验结果表明,该系统...     

LOGML-XML在Web使用挖掘中的应用

简要介绍了Web使用挖掘的概念和内涵,提出了一种新的XML语言——LOGML,并阐明了LOGML在Web数据挖掘中的作用。     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。Web挖掘是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程,帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息,使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。本文着重阐述了Web挖掘技术及其在电子商务领域中的应用。     

关联规则挖掘的一个高效预处理算法

利用视图机制对原始数据进行预处理,把符合条件的数据和有用的属性放入视图中.根据一维(L1)和二维(L2)中的频繁数据项集对数据库中的属性进行过滤,以达到减少数据属性的目的,从而压缩数据库中的数据,为提高关联规则挖掘算法的性能打下基础.     

Web挖掘在Web交易中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题.随着互联网的高速发展,Web挖掘由于其独特的优点,在Web交易中扮演了越来越重要的角色.运用Web挖掘对Web交易服务器的日志文件和客户交易信息进行挖掘,有助于企业了解客户的访问行为,挖掘潜在客户群和开展有针对性的服务.对Web挖掘技术进行综述,并介绍了该技术在Web交易中的几个应用.