检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2007年第10期28卷 2403-2404,2407页

作者：吕佳重庆师范大学数学与计算机科学学院重庆400047

Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实... 详细信息

Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实数据集上的实验,结果表明引入了用户兴趣度的日志挖掘算法是行之有效的。

关键词： Web日志用户兴趣度用户访问模式模糊C-均值聚类分析

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一种基于用户访问模式优化网站结构的算法

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微电子学与计算机 2007年第7期24卷 122-124页

作者：冯洁陶宏才西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

提出一种算法,通过挖掘Web日志中的关联规则,发现用户访问兴趣间的关联度和站点拓扑结构的不一致,并结合网站既有的拓扑结构,对于通常在用户的某次浏览过程中同时被访问,但在网站拓扑中相距较远的内容页面集,增加页面间的直接链接,最终... 详细信息

提出一种算法,通过挖掘Web日志中的关联规则,发现用户访问兴趣间的关联度和站点拓扑结构的不一致,并结合网站既有的拓扑结构,对于通常在用户的某次浏览过程中同时被访问,但在网站拓扑中相距较远的内容页面集,增加页面间的直接链接,最终实现网站系统结构的调整、优化,提高网站的访问效能。

关键词：数据挖掘 Web日志用户访问模式关联规则网站结构

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用户访问模式挖掘及在电子商务中的应用

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北方经济（学术版） 2007年第1期 128-130页

作者：吉海颖吕宗健山东师范大学经济与管理学院济南250014 中国人民大学北京100872

当今电子商务网站日益增多，网站所提供的功能和服务也越来越丰富，然而也存在不足。比如，提供的服务或信息分布不合理，未能充分考虑到用户的需求；信息的访问路径未能考虑到信息的重要性和普遍关注性等等。本文研究将集中在基于图结... 详细信息

当今电子商务网站日益增多，网站所提供的功能和服务也越来越丰富，然而也存在不足。比如，提供的服务或信息分布不合理，未能充分考虑到用户的需求；信息的访问路径未能考虑到信息的重要性和普遍关注性等等。本文研究将集中在基于图结构的用户访问模式挖掘及其在电子商务中的应用上，通过对基于Web拓扑结构（图结构）挖掘用户访问模式的数据挖掘，可对已存在的Web站点的结构及站点内的页面进行调整和改善，方便地向浏览模式相似的用户组推荐其感兴趣的主题相似的页面，使各类信息和服务以更有效的方式提供给用户。

关键词：数据挖掘 Web日志挖掘用户访问模式 Web拓扑结构

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基于Web日志挖掘的图书馆用户访问行为模式研究

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华章 2010年第24期 192-193页

作者：邱亚娜天津师范大学图书馆天津300387

本论文将数据挖掘应用于图书馆网站Web日志记录,来获取用户访问网站的行为模式,帮助改善网站页面布局、改进为用户提供资源的方式,提高用户访问和使用资源的效率,介绍了用户行为模式挖掘的过程.

关键词： Web日志挖掘图书馆用户访问模式

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基于kohonen神经网络的用户访问模式挖掘模型的研究

基于kohonen神经网络的用户访问模式挖掘模型的研究

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作者：樊玫南昌大学

学位级别：硕士

Kohonen神经网络是一个无监督、自组织特征映射网络。由于它通过竞争学习训练权系数，并自动得出各聚类的中心，因此在模式识别、模式控制等领域得到广泛应用。本文基于其在模式聚类中的优点，将其应用于用户访问模式挖掘。用户访问模... 详细信息

Kohonen神经网络是一个无监督、自组织特征映射网络。由于它通过竞争学习训练权系数，并自动得出各聚类的中心，因此在模式识别、模式控制等领域得到广泛应用。本文基于其在模式聚类中的优点，将其应用于用户访问模式挖掘。用户访问模式代表了用户访问网站的兴趣。通过挖掘用户访问模式，可以改进Web服务器的性能、改善网站结构、识别电子商务中潜在的客户，提高对用户服务的质量。然而，Kohonen神经网络用于用户访问模式挖掘时还存在一些不足。由于Kohonen神经网络只输出输入样本和输出神经元之间欧氏距离最小的神经元，即最优匹配的输出神经元，将其应用到用户访问模式挖掘中，也就是仅反映出了用户的一个兴趣，而将用户其他的兴趣忽略了，因此它不适合用户多种兴趣的挖掘。鉴于此，本文引入三角形隶属函数对Kohonen神经网络算法进行改进，输出若干个隶属度大于阈值的神经元，从而解决了该问题。应用改进的算法，本文设计和实现了用户访问模式挖掘模型。在设计过程中，如何将网络日志数据和神经网络输入数据这两种格式完全不同的数据联系起来是一个难点。本文采取以数据库为数据中转缓存区的方法，实现了这两种不同格式数据之间的转换。本文最后用江西省新华书店用户访问日志对该模型的性能进行测试，并和其它用户访问模式挖掘方法进行比较。实验表明，本模型能较好的挖掘用户访问模式。

关键词： Web挖掘用户访问模式聚类 Kohonen神经网络隶属函数

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Web日志中模糊泛化关联规则的提取

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情报学报 2011年第2期30卷 192-196页

作者：吴瑞山西师范大学数学与计算机学院临汾041004

大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值.通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题.本文使用模... 详细信息

大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值.通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题.本文使用模糊的方法从Web日志中发现模糊泛化的Web网页之间的关联规则,它们能够体现出带模糊浏览时间的网页之间的关联关系.通过实例分析表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效的模糊泛化关联规则的提取.

关键词：模糊数据挖掘泛化关联规则模糊变量用户访问模式

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昆腾STORNEXT解决方案

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微电脑世界 2012年第5期 76-76页

4月24日昆腾公司推出可为LTO磁带上的归档内容提供新的移植和用户访问模式的ScaIar LTFS（线性磁带文件系统）设备。该设备前端采用NAS产品,内容格式基于LTFS开放标准。ScaIar LTFS设备支持现有应用程序和文件系统工具,基于LTFS的内容... 详细信息

4月24日昆腾公司推出可为LTO磁带上的归档内容提供新的移植和用户访问模式的ScaIar LTFS（线性磁带文件系统）设备。该设备前端采用NAS产品,内容格式基于LTFS开放标准。ScaIar LTFS设备支持现有应用程序和文件系统工具,基于LTFS的内容易于管理、

关键词：昆腾公司用户访问模式文件系统 NAS产品内容格式应用程序 LTO 设备

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一种缓存调度方法和系统

一种缓存调度方法和系统

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作者：代庆国 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园高新南5道金证大厦2楼

本发明提供一种缓存调度方法，包括：步骤1、根据用户访问历史记录进行分析，得到用户访问模式；步骤2、根据用户访问模式，在时间接近用户的高访问概率时间段时将用户信息调入缓存，在其已经访问或进入低访问概率时调出缓存。本发明还... 详细信息

标准号: CN102323898A

本发明提供一种缓存调度方法，包括：步骤1、根据用户访问历史记录进行分析，得到用户访问模式；步骤2、根据用户访问模式，在时间接近用户的高访问概率时间段时将用户信息调入缓存，在其已经访问或进入低访问概率时调出缓存。本发明还提供一种缓存调度系统。通过本发明提供的一种缓存调度方法及系统，可以解决在高并发但低重复的访问时，提高缓存访问的命中率，实现缓存存储的有效使用，提升了认证系统的业务处理速度。

关键词：缓存缓存调度访问概率根据用户访问历史记录业务处理速度用户访问模式访问模式认证系统用户信息有效使用命中率存储分析

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一种基于DM的农业信息精准推送的方法

一种基于DM的农业信息精准推送的方法

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作者：栾汝朋于峰孙素芬张峻峰刘新张倩孙利鑫李刚郭亮 100097 北京市海淀区曙光中路9号

本发明公开一种基于DM的农业信息精准推送的方法，包括：步骤1、对用户访问页面的规律进行分析；分析的规律包括：步骤101、对用户相关行为进行分析并生成行为序列表；步骤102、对用户浏览页面内容的分析并生成内容序列表；步骤2、对行... 详细信息

标准号: CN102750334A

本发明公开一种基于DM的农业信息精准推送的方法，包括：步骤1、对用户访问页面的规律进行分析；分析的规律包括：步骤101、对用户相关行为进行分析并生成行为序列表；步骤102、对用户浏览页面内容的分析并生成内容序列表；步骤2、对行为序列表和内容序列表配以不同的权重后进行组合生成推荐序列表，根据推荐序列表为用户提供与用户访问页面信息相同或相近的其它页面。本发明通过对访问用户意图的准确理解和涉及到的相关信息的寻优及生成，采集用户访问站点的访问记录并进行预处理，找出访问规则和用户集，建立访问站点的用户访问模式，最后按照用户访问模式结合其浏览行为关联和内容关联两个方面来实现一种新的农业信息精准推送方式。

关键词：对用户用户访问模式访问站点内容序列农业信息行为序列序列表精准推送分析预处理浏览关联采集用户访问规则访问用户相关行为页面内容页面信息用户访问用户提供准确理解推荐页面

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一种Web活跃用户网站访问模式的在线挖掘方法

一种Web活跃用户网站访问模式的在线挖掘方法

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作者：陈珂陈刚胡天磊寿黎但贝毅君 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种Web活跃用户网站访问模式的在线挖掘方法。本发明采用在线实时鉴别活跃用户和实时挖掘用户访问模式的方法，获得活跃用户对网站的频繁访问模式。方法基于关联规则的频繁度模型，只需扫描一次用户请求数据即可实时鉴别... 详细信息

标准号: CN101266610B

本发明公开了一种Web活跃用户网站访问模式的在线挖掘方法。本发明采用在线实时鉴别活跃用户和实时挖掘用户访问模式的方法，获得活跃用户对网站的频繁访问模式。方法基于关联规则的频繁度模型，只需扫描一次用户请求数据即可实时鉴别活跃用户并提取活跃用户的会话信息。依据带根子树特点，采用自下而上的方式快速地从会话树中产生所有子树，并构造有效存储结构全局Trie树来维护产生的子树。算法在传统频繁模式挖掘方法基础上，有效结合滑动窗口模型，可以实时挖掘活跃用户对网站的频繁访问模式。本发明能够快速、实时地对网站活跃用户的访问模式进行分析和挖掘，是一种既高效又实用的用户行为模式分析方法。

关键词：活跃用户访问模式挖掘用户访问模式用户请求数据用户行为模式存储结构关联规则滑动窗口会话信息模式挖掘网站访问有效结合在线挖掘会话树算法分析扫描

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