检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 838-842页

作者：吴瑞山西师范大学数学与计算机学院临汾041004

提出加权支持度和加权偏爱度用来准确反映用户的访问兴趣.其中,专家给定网页的语言评估被刻画成相应的模糊语言变量,使用模糊模拟的方法把这些模糊语言变量转化成表示网页重要性的权重.为了避免用户重要浏览信息的丢失,建立包含所有用... 详细信息

提出加权支持度和加权偏爱度用来准确反映用户的访问兴趣.其中,专家给定网页的语言评估被刻画成相应的模糊语言变量,使用模糊模拟的方法把这些模糊语言变量转化成表示网页重要性的权重.为了避免用户重要浏览信息的丢失,建立包含所有用户浏览信息的频繁链表加存权树(FLAAT),并从中挖掘用户偏爱的浏览模式.此外网页上的浏览时间也是反映用户兴趣和偏爱的一个重要因素,它被表示成相应的模糊语言变量,因而所获得的带有模糊浏览时间的用户偏爱浏览路径更能反映用户的兴趣和偏爱.

关键词： Web挖掘用户浏览模式模糊语言变量模糊模拟

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Web日志中挖掘用户浏览模式的研究

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西安交通大学学报 2001年第6期35卷 621-624页

作者：施建生伍卫国陆丽娜 Yang Yiling 杨怡玲西安交通大学电子与信息工程学院，西安710049 School of Electronics and Information Technology Shanghai Jiaotong University 上海交通大学电子信息学院

研究了Web日志挖掘的机理 ,提出了使用频繁遍历路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... 详细信息

研究了Web日志挖掘的机理 ,提出了使用频繁遍历路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 .

关键词：数据挖掘 Web挖掘用户浏览模式

来源：评论

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用户浏览模式与页面推荐的研究

用户浏览模式与页面推荐的研究

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作者：徐小磊南京理工大学

学位级别：硕士

用户浏览模式与页面推荐是Web日志挖掘领域的一个研究热点。随着Internet应用的越来越广泛，Internet上的数据量也越来越大，人们迫切需要从这些用户浏览网站留下的记录中得出需要的“感兴趣”的信息。页面推荐是指在用户浏览模式的基... 详细信息

用户浏览模式与页面推荐是Web日志挖掘领域的一个研究热点。随着Internet应用的越来越广泛，Internet上的数据量也越来越大，人们迫切需要从这些用户浏览网站留下的记录中得出需要的“感兴趣”的信息。页面推荐是指在用户浏览模式的基础上，将用户频繁浏览的链接尽量的放置首页，或者有针对性的修改从首页至频繁页面的链接关系。本文论述了用户浏览模式和页面推荐的内涵，详细介绍了Web日志挖掘的算法；同时介绍了蚁群算法的产生，原理，并以TSP问题为例详细分析了蚁群算法的流程以及时间和空间复杂度。本文在分析蚁群算法框架的基础上，分析了蚁群算法应用于Web日志挖掘的可行性，设计了基本蚁群挖掘算法。同时，通过分析信息素扩散的更新策略在TSP问题中的使用特点，进而将信息素扩散的更新策略引入到Web日志挖掘中，并设计了基于信息素扩散的改进蚁群挖掘算法。在分析蚁群算法和Web日志挖掘的基础上，本文设计实现了完整的Web日志挖掘系统，包括日志预处理，挖掘算法和挖掘结果等。在挖掘算法中，设计了两种蚁群挖掘算法：基于基本蚁群算法和基于改进的蚁群算法。最后设计试验进行了蚁群挖掘算法中参数的配置，蚂蚁个体数目的确定，以及两种算法的收敛性对比试验。并在此基础上进行用户的浏览模式和页面推荐的分析。

关键词：用户浏览模式页面推荐蚁群算法 Web日志挖掘

来源：评论

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基于N-gram的Web用户浏览模式分类算法研究

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情报学报 2009年第3期28卷 389-394页

作者：朱志国邓贵仕孔立平大连理工大学系统工程研究所大连116024 东北财经大学大连116600

Web站点用户浏览模式自动分类可以更好地组织站点上的内容信息来满足不同用户的访问需求。Web使用挖掘技术已经在这项研究中得到了广泛的应用,但是集成Web内容挖掘的成果还不多见。本文首先给出了结合Web内容和使用挖掘技术的用户浏览... 详细信息

Web站点用户浏览模式自动分类可以更好地组织站点上的内容信息来满足不同用户的访问需求。Web使用挖掘技术已经在这项研究中得到了广泛的应用,但是集成Web内容挖掘的成果还不多见。本文首先给出了结合Web内容和使用挖掘技术的用户浏览模式分类的原型系统框架。系统中主要的过程是：对数据集中原始的Web服务器日志进行清理,使用Web使用挖掘技术从用户浏览会话中挖掘出有代表性的用户浏览模式,根据模式中每一个相关的页面内容抽取出一个N-gram集合,构建基于N-gram的用户浏览模式简档。最后本文对用户浏览会话作了分类实验分析,实验结果表明这个方法在N-gram=6,df=10%的情况下取得了较高的分类精确度。

关键词： N-gram方法 Web内容抽取用户浏览模式分类算法

来源：评论

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基于WWW用户浏览模式的路径提示算法

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计算机工程 2000年第5期26卷 98-99页

作者：刘振宇阳小华中南工学院计算机系衡阳421001

提出了基于ＷＷＷ浏览模式而获得用户在当前文档中的超链相应于用户当前兴趣质量的思想。并给出了具体获得超链质量步骤和算法。将质量最好的超链推荐给用户就是简单高效的路径提示。

关键词： WWW 用户浏览模式路径提示算法 Web

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模糊和粗糙环境下的网络用户浏览模式研究

模糊和粗糙环境下的网络用户浏览模式研究

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作者：吴瑞天津大学

学位级别：博士

本文从Web使用挖掘的序列分析和聚类分析中对Web日志进行分析研究，发现人们感兴趣的浏览模式。从Web日志中提取出的有用知识可被用于网站设计、分析系统性能以及网络通讯、理解用户的行为和动机，以及建立个性化的网站等。本文针对用... 详细信息

本文从Web使用挖掘的序列分析和聚类分析中对Web日志进行分析研究，发现人们感兴趣的浏览模式。从Web日志中提取出的有用知识可被用于网站设计、分析系统性能以及网络通讯、理解用户的行为和动机，以及建立个性化的网站等。本文针对用户浏览模式的特点，就用户浏览模式的挖掘和聚类进行了深入的分析和研究，主要工作如下：提出了基于Frequent Link and Access Tree(FLaAT)的用户浏览模式的挖掘算法，FLaAT存储了所有用户的浏览信息，在搜索用户偏爱模糊路径时考虑到了不同前缀的相同子路径的合并问题，使得挖掘信息更完整。给出了模糊环境下使用语言最小支持度和偏爱度挖掘用户模糊偏爱浏览路径算法，网页上的浏览时间被刻画成模糊语言变量，这样所挖掘出的带模糊时间值的偏爱路径更能反映用户的兴趣和偏爱程度。此外，语言的输入输出控制更自然、更符合人的推理方式。定义了模糊偏爱度概念，它和表示用户访问频度的支持度一起反映用户的兴趣和偏爱程度。同时给出了基于模糊偏爱度的用户浏览模式的有效挖掘算法。模糊偏爱度综合考虑了网页的权重、网页的相对访问频度和网页上的浏览时间，因而它更能体现用户的兴趣和偏爱。设计了一种模糊的粗糙近似法用于对Web日志中的用户浏览模式进行聚类。在聚类过程中，每个用户浏览模式被表示成等长的模糊向量的形式，以表示该用户访问过的网页及网页上的模糊浏览时间，最后使用粗糙近似的方法对表示用户浏览行为的模糊向量进行聚类。提出了模糊环境下基于粗糙k-均值的聚类方法。每个用户浏览模式都被转换成具有相等长度的模糊向量，然后对代表用户浏览特征的模糊向量使用粗糙k-均值进行聚类。通过实例分析和相应实验测试，验证了本文所提出算法的有效性与合理性。

关键词：数据挖掘 web挖掘软web挖掘用户浏览模式模糊变量模糊模拟聚类

来源：评论

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基于频繁链表-存取树的Web用户浏览模式挖掘算法

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电子设计工程 2014年第23期22卷 24-27,30页

作者：邱奕飞马力西安邮电大学计算机学院陕西西安710061

为了观察网络用户浏览行为以研究用户偏爱的浏览模式集和个人兴趣,本文采用频繁链表结合存取树的增量式结构,使用捕获的网络用户浏览轨迹构建、更新该结构并使用同类合并的思想挖掘该结构以获得用户偏爱浏览模式集。实验通过对比本算法... 详细信息

为了观察网络用户浏览行为以研究用户偏爱的浏览模式集和个人兴趣,本文采用频繁链表结合存取树的增量式结构,使用捕获的网络用户浏览轨迹构建、更新该结构并使用同类合并的思想挖掘该结构以获得用户偏爱浏览模式集。实验通过对比本算法与GSP算法在同一测试集上的更新和挖掘情况,证明本算法在准确度和效率上都大幅领先。同时,该算法也为后续的长期观察研究提供了理论基础。

关键词：用户浏览模式频繁链表存取树关联规则 Web挖掘

来源：评论

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以Web用户关联关系为属性的浏览模式聚类

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计算机工程与应用 2010年第30期46卷 20-22页

作者：吴瑞山西师范大学数学与计算机学院山西临汾041004

在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应... 详细信息

在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了用户的浏览兴趣,它们被刻画成等长的用户浏览模式向量中的相应分量,此外,浏览模式之间的关系被刻画并被作为属性加入到该向量中,形成扩展的用户浏览模式向量,对这些向量使用粗糙k-均值法可对用户浏览模式进行有效的聚类。实例和实验分析说明,使用该方法的聚类结果更合理。聚类结果可用于个性化网站的设计。

关键词：用户浏览模式 Web挖掘聚类粗糙集

来源：评论

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基于FLaAT的模糊用户偏爱浏览模式的增量挖掘

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计算机应用与软件 2009年第10期26卷 30-32,71页

作者：宁玉富吴瑞郭长友德州学院计算机系山东德州253023 天津大学系统工程研究所天津300072 山西师范大学数学与计算机学院山西临汾041004

挖掘用户偏爱的浏览模式就是从Web日志中发现多数用户偏爱的浏览路径。网页上的浏览时间被转换成一个模糊语言变量来体现网页上浏览时间的特征,最后从建立的包含所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)中挖掘增量式带... 详细信息

挖掘用户偏爱的浏览模式就是从Web日志中发现多数用户偏爱的浏览路径。网页上的浏览时间被转换成一个模糊语言变量来体现网页上浏览时间的特征,最后从建立的包含所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)中挖掘增量式带有模糊语言变量的用户偏爱浏览模式。

关键词： Web挖掘 Web使用挖掘用户浏览模式模糊语言变量

来源：评论

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基于模糊粗糙k-均值的用户访问模式的聚类

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系统工程理论与实践 2007年第7期27卷 116-121页

作者：吴瑞宁玉富山西师范大学数学与计算机学院临汾041004 德州学院计算机系德州253023

Web用户访问过的网页以及在该网页上的浏览时间体现了用户的访问兴趣.为了更好的衡量任意两个用户访问模式之间的相似/相异度,每个用户访问模式都被转换成具有相等长度的模糊向量,其中每个元素要么是0要么是模糊语言变量,它体现了用户... 详细信息

Web用户访问过的网页以及在该网页上的浏览时间体现了用户的访问兴趣.为了更好的衡量任意两个用户访问模式之间的相似/相异度,每个用户访问模式都被转换成具有相等长度的模糊向量,其中每个元素要么是0要么是模糊语言变量,它体现了用户是否访问过该网页及在该网页上的浏览时间.由于类的边界可能是模糊的,因而使用粗糙k-均值法对这些代表用户浏览特征的模糊向量进行聚类.最后使用Davies-Bouldin指标来衡量聚类的效果.

关键词： Web挖掘 Web聚类用户浏览模式粗糙k-均值

来源：评论

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