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日志挖掘的模糊动态聚类算法

本文给出了一种Web用户和页面的模糊聚类算法.在该算法中,通过Web日志中的数据,根据用户对Web页面的浏览情况分别建立Web用户和页面的模糊集,在此基础上用最大-最小法的模糊相似性度量构造模糊相似矩阵,并由此构造模糊动态聚类算法.     

Web用户群模糊聚类挖掘

对Web日志进行有效聚类,可得到网站不同访问群和访问模式,研究了Web用户群模糊聚类关键技术.因为Web数据既有定量属性,又有定性属性,对Web用户群的聚类挖掘采用了模糊聚类方法,并设计了基于用户群的页面推荐函数.试验证明,Web用户群模糊聚类挖掘方法是有效的.     

基于Web日志的高精度聚类算法

提出一种Web日志挖掘算法,该算法首先以Web站点的URL为行、以用户的UserID为列,建立URL- UserID关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对行向量进行相似性度量获得用户会话粗聚类,最后,利用层次结构对比聚类算法,对用户会话粗聚类进行进一步地处理得到更高精度的聚类,实验表明该算法在提高聚类精度方面卓有成效。     

基于Web使用挖掘的实时聚类算法

本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,针对个性化系统的功能及特点,论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用,提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较高的准确度,能适应用户短期浏览的变化.     

基于DBSCAN聚类算法的Web文本挖掘

Web文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。该文章分析了Web文本挖掘的方法,通过比较现有的几种聚类算法之后,着重研究了一个基于DBSCAN的聚类算法．以及它在文本挖掘中的具体实现过程。     

移动环境中的最大移动序列模式挖掘

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义.移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况.本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列.性能研究表明,Pref ixTree算法优于PrefixSpan-2算法.     

Web用户访问模式挖掘

随着网站内容的不断丰富和访问量的增加,网站结构变得越来越复杂,导致信息获取和推送都比较困难.将数据挖掘技术应用于用户访问模式,形成了Web访问模式挖掘.Web访问模式挖掘是从Web访问日志中挖掘有用的用户访问信息,据此可以形成关联规则、序列模式、聚类模式和分类模式等4类信息,这对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务,有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的.Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的一个重要研究课题,结合研究工作,从概念、方法、任务、过程、应用及面临的挑战等方面对其进行了较详细的评述.     

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.     

基于人工蚁群的Web会话聚类

将改进的蚁群聚类算法应用于Web使用挖掘中，可对Web事务进行聚类，以便了解Web用户的兴趣以及它们之间的联系，从而为用户提供个性化的服务。同时定义一个Web会话为一个带权值的多维向量，也定义了两个会话间的相似度度量。实验表明在广西大学网站抽取的会话数据集上执行蚁群聚类算法得到的聚类是稳定的。结果显示该算法执行得很好，能找到没有噪音的聚类。     

基于已发现序列模式的序列聚类研究

文章研究了利用序列模式的挖掘结果对序列数据库进行再发现的问题,提出一种利用已发现序列模式对数据库中的数据序列进行聚类的方法SPSC.该方法利用发现的序列模式定义了数据序列之间相似度函数和数据序列分组的平均值,使得经典聚类方法k-means可以应用于序列型数据,实现了对包含相似模式的数据序列进行聚类;理论分析和实验表明,与已有的序列聚类方法相比,该文所提出的方法不仅可以得到更加优化的聚类,而且效率更高.     

一种基于Web日志的Web用户群体和URL聚类算法

通过处理和研究Web日志,得到多数用户感兴趣的页面URL和具有相近访问爱好的用户群体,对站点的结构是否适合用户作出判断并进行相应的调整,从而实现对用户的个性化服务．     

一种基于用户浏览路径的Web用户聚类方法

在Web用户聚类中,针对具有相似浏览路径和兴趣的用户聚类问题,提出一种新的相似度计算方法.该方法将事务路径看作有序时间序列,以代替用户的兴趣路径;同时结合用户事务路径的停留时间来计算相似度.通过这种方法计算出的用户相似度更接近真实,达到提高web用户聚类的效果,为用户提供更优质的个性化服务.对比实验证明该方法的有效性.     

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...     

基于DWLMS模型的分布式Web用户访问模式挖掘

大型网站为了提高访问效率,通常建立多个镜像站点,这导致获取网站全局的用户访问模式知识变得困难.该文提出一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS,并以路径分析技术为例,提出了基于DWLMS的局部频繁路的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.对提出的算法进行了实现和实际日志数据的测试,结果证明了算法的有效性.     

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.     

基于投影聚类算法的Web文本挖掘证券投资系统

随着信息爆炸时代的到来,如何有效的从网络上获取有价值的信息成为当前研究的热点．Web文本挖掘技术就是解决上述问题的一种方法,它从大量半结构化、异构的Web文档集中发现潜在的、有价值的知识．本文着力于研究Web文本挖掘过程中的重要技术,并通过分析当前研究热点和各种算法,提出一种改进的投影聚类算法,实验证明其正确率比k-均值算法高．最后,本文设计了基于Web文本挖掘的证券投资系统,并将改进的聚类算法应用其中．     

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.     

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。