检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：吕佳重庆大学

学位级别：硕士

作为丰富信息资源的提供源,Web已逐渐深入到人们学习、工作和生活的方方面面。随着Web结构的日益复杂,信息的日趋庞杂,用户要想在大多没有考虑其偏好和浏览兴趣的网站上获得有用信息变得越来越困难。Web服务器日志是一个结构化较好的记... 详细信息

作为丰富信息资源的提供源,Web已逐渐深入到人们学习、工作和生活的方方面面。随着Web结构的日益复杂,信息的日趋庞杂,用户要想在大多没有考虑其偏好和浏览兴趣的网站上获得有用信息变得越来越困难。Web服务器日志是一个结构化较好的记录集,保存了用户访问Web各页面的情况,这样旨在使用数据挖掘技术从用户与Web的交互信息中获得用户访问模式的Web日志挖掘技术应运而生。其中聚类方法常被用在Web日志挖掘中进行用户模式分析,以发现具有相同访问兴趣的用户,从而改进站点结构,实现个性化服务。本论文主要以聚类方法来挖掘Web日志,以期能用性能较好的方法挖掘出用户有用的模式。论文的主要研究内容如下: (1)总结了国内外Web日志挖掘技术和人工免疫系统的研究现状,分析了Web日志挖掘中数据预处理方法,介绍了人工免疫系统的基本机理和基本原理。 (2)基于硬划分的聚类算法在处理Web日志数据时未考虑到其模糊性和不确定性,本文采用模糊C-Means聚类算法进行Web日志数据挖掘。以用户会话标识为行,用户访问的网页为列,构造用户会话矩阵,矩阵元素为用户访问兴趣度。对该矩阵进行模糊聚类分析后,获得具有相似访问偏好的用户,进一步处理得到用户共同的访问请求和访问行为,为个性化服务提供了依据。 (3)鉴于Web日志数据呈现高维特性,常规聚类算法处理时存在维数灾难而导致效果不理想,并且必须事先给定聚类数,而实际应用中聚类数往往事先无法确定,本文采用人工免疫系统思想进行Web日志的挖掘。利用人工免疫系统中抗体与抗原之间的关系,将Web服务器看成生物机体,用户访问Web的请求序列即用户会话看成入侵抗原,通过抗体对抗原的不断学习,从抗原中提取结构和分布特征,形成特异性的记忆抗体,实现动态聚类。该算法挖掘Web日志时,能压缩数据,形成能反映抗原集类分布特性的记忆抗体集,自动生成用户会话的聚类模式。通过与模糊C-Means聚类算法的信息熵比较,该算法能更好地将具有共同特征的数据聚为一类,适合于Web信息量大且动态增长的特点。因此,应用本文提出的Web日志挖掘方法可以从服务器日志中提取出用户访问模式,为Web站点的管理者和经营者提供决策依据,在理论和实践上都有重要的研究意义。

关键词： Web日志挖掘用户访问模式人工免疫系统聚类分析

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基于MVC模式的电子商务自适应网站设计与实现

基于MVC模式的电子商务自适应网站设计与实现

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作者：谢志文东华大学

学位级别：硕士

电子商务(Electronic Commerce)的蓬勃发展,使得企业和用户对于电子商务网站的自适应要求越来越高。在这种情况下,依靠不断产生的新技术,不但无法持续提高网站自适应性,更使得网站架构的复杂性大大加强。如何寻求一种新的具有较强扩展... 详细信息

电子商务(Electronic Commerce)的蓬勃发展,使得企业和用户对于电子商务网站的自适应要求越来越高。在这种情况下,依靠不断产生的新技术,不但无法持续提高网站自适应性,更使得网站架构的复杂性大大加强。如何寻求一种新的具有较强扩展性的设计模式,已成为自适应网站研究的重要课题。 MVC(Model-View-Controller)模式是一种软件设计模式,它把软件系统分为模型、视图、控制器三个部分,通过明确定义三个模块的分工和协作,在保持系统流程清晰的同时,使得模块间的耦合性降低,系统的扩展性大大增强。把MVC模式的理念引入自适应网站研究,可以设计出一种新的自适应网站模型。该模型从流程的角度把整个系统分为三个部分,分别对应于MVC模式的三个层次。模型对层次间的接口和消息传递进行了细致的定义,并深入讨论了每个模块内部的细节功能。该模型具有良好的实效性和可扩展性。针对模型中核心的用户访问模式挖掘技术,在现有模式分析基础上,结合数据仓库技术,通过赋予不同时期访问记录不同权重的方式,越靠近当前日期的访问记录具有较大权重,使得挖掘出来的访问模式更具有时效性。同时通过新的页面组件库的概念,可以在保证模型自适应程度同时,提高自适应网站页面组合性能。结合目前广泛使用的J2EE开发技术,可以从技术和业务实现两方面论证模型的可行性。

关键词：电子商务自适应网站用户访问模式页面元组件库 MVC(模型-视图-控制器)

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基于Web挖掘实现网站自适应

基于Web挖掘实现网站自适应

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作者：陈婷重庆大学

学位级别：硕士

随着Web站点自身信息越来越丰富和拓扑结构越来越复杂,目前信息服务中普遍存在着“信息过载”和“资源迷向”的状况。从用户的角度,不同的用户有不同的访问目的,而同一个用户在不同时期的访问兴趣也可能会发生变化。对网站来说,只有迅... 详细信息

随着Web站点自身信息越来越丰富和拓扑结构越来越复杂,目前信息服务中普遍存在着“信息过载”和“资源迷向”的状况。从用户的角度,不同的用户有不同的访问目的,而同一个用户在不同时期的访问兴趣也可能会发生变化。对网站来说,只有迅速满足用户的访问需求,提高信息服务质量,才能创造更大的经济效益。为了解决来自用户和网站双方面的问题,自适应网站应运而生,它通过学习用户访问模式,呈现不同的界面给不同的用户并且完善网站自身拓扑结构。网站自适应技术从1996年开始就已经成为人工智能领域的研究热点,近年来伴随着数据挖掘技术的不断成熟,以数据挖掘为支持的网站自适应技术已经取得了一些重要的理论和实践成果。准确及时的掌握用户对网站的访问情况是确保网站高效地实现自适应性的重要依据。本文主要研究如何利用Web挖掘分析日志以获得这些信息,并且转化成站点的智能,使其自适应的提供个性化推荐,改变用户视图和优化网站结构。为此,本文主要做了以下几个方面的研究工作: (1)分析研究自适应网站的需求,讨论用户访问模型的建立,以及基于Web使用挖掘可以获得的各种用户访问模式。 (2)为了从Web Log文件内容向各种挖掘算法提供准确的数据源,对Web使用挖掘日志预处理工作中的问题进行了讨论。 (3)分析经典数据挖掘方法应用于实现站点自适应的优缺点,针对其存在的问题,分别从关联规则模式、序列模式和聚类模式三个方面提出实现个性化推荐的算法。并且提出了利用蚁群算法内在的并行性解决日志海量更新的思想。 (4)为了通过客观化的度量来确保自适应网站的性能,本文讨论了各种衡量各种推荐系统的指标。以重庆大学网站为平台,从理论和实验角度对上述Web挖掘技术进行评价,研究综合利用这几种模式实现站点自适应的方法。 (5)提出一个自适应网站的原型系统,从而验证了运用相关技术实现网站自适应是可行的。本文应用Web挖掘技术从访问日志中提取用户访问模式,将挖掘到的知识转变为站点的智能,实现站点自适应。自适应网站的研究有利于提高站点信息服务质量,促进智能信息处理领域的发展,在理论和实践上都有重要的研究意义。

关键词：自适应网站 Web挖掘用户访问模式个性化推荐

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基于AJAX的企业自适应网站开发与实现

基于AJAX的企业自适应网站开发与实现

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作者：孙晓民复旦大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展与互联网应用的日益普及,企业网站已成为快速发布信息、获取商业资源、分析客户行为和建立新型业务模式的重要平台。网站结构和信息的复杂化使得企业和用户对于这些网站的自适应性要求越来越高。自适应网站能够... 详细信息

随着信息技术的飞速发展与互联网应用的日益普及,企业网站已成为快速发布信息、获取商业资源、分析客户行为和建立新型业务模式的重要平台。网站结构和信息的复杂化使得企业和用户对于这些网站的自适应性要求越来越高。自适应网站能够通过学习用户的访问模式来自动改变站点的组织方式和表现形式以达到操作便捷、动态调整和个性化服务的目标,从而吸引更多的用户来访问网站。自适应网站的开发要求首先对用户的访问模式及其特征进行聚类分析,采用聚类分析算法来实现对用户访问模式进行挖掘,即直接对网站的拓扑结构和用户浏览信息进行处理,之后针对具有不同特征的用户来动态地改变网站页面、站点组织方式与表现形式。为了满足上述要求,如何实现页面的高效、可靠的异步刷新来提高网站性能是一大关键。AJAx(Asynchronous JavaScript And XML)技术具有可以实现页面的局部刷新、提高网站性能、为用户提供更具人性化的服务等特点。在网站中运用AJAX技术,特别是它的异步刷新技术,不仅可以防止页面的重复刷新,提高网站的性能,而且可以异步调用数据,提高操作效率。本文以海富通基金公司的网站开发为例,在Microsoft *** AJAX的AJAx应用框架基础上,详细描述了自适应网站的设计、开发与实现过程。其中通过运用AJAX技术来实现浏览器和服务器之间的异步交互并实现对XML文档的解析和处理。通过Web日志预处理,以及基于一种扩展性良好、高效多能的聚类分析算法的用户访问模式挖掘来实现网站的自适应性。此海富通基金公司的网站可以针对不同用户,不同访问时间等信息来动态改变网站页面,并通过在网页中嵌入Asp代码的方式,用程序实现在页面中自动增加动态链接,并结合运用了AJAX技术来实现页面的异步刷新。这样设计出了的一种新的基于AJAX技术的自适应网站模型,该模型结合了AJAX与自适应技术的优点,不仅以异步刷新技术来降低网络传输负载,从而提高网站性能,而且摆脱了传统网站的固定访问模式,抓住不同访问者的爱好差异来呈现不同的界面,体现网站的个性化设计。网站的这些特色将使它在目前乃至今后的网站开发中具有较高的参考与应用价值。

关键词：企业网站自适应网站 AJAX 用户访问模式日志挖掘

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数据挖掘及其在Web日志挖掘中的应用研究

数据挖掘及其在Web日志挖掘中的应用研究

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作者：李巍南京邮电大学

学位级别：硕士

随着网络的快速发展，人们尽情地享受到了网络带来的便利，网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。但是，由于网络上资料上过多，已经远远超过人们的处理能力。不同的用户其使用兴趣和目的各不相同，人们都希望能够尽快地访问到... 详细信息

随着网络的快速发展，人们尽情地享受到了网络带来的便利，网络已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。但是，由于网络上资料上过多，已经远远超过人们的处理能力。不同的用户其使用兴趣和目的各不相同，人们都希望能够尽快地访问到出对自己有价值的网页。网站管理者为了增加网站的吸引力，希望能够了解客户的访问行为，来优化网站结构，提高响应速度，根据用户浏览行为，进行个性化页面推荐，从而更好地为客户提供优质的服务。数据挖掘的应用非常广泛，随着互联网与WWW的快速发展与使用，人们将数据挖掘技术应用到了web环境中，web挖掘已成为一个热门的研究领域。由于随着网络的发展，web日志的数据量急速地增加，这些隐藏在web日志文件中的信息，对于用户和网站管理者都能带来极大的好处。web挖掘主要区分为三类：内容挖掘、结构挖掘、以及使用挖掘。其中，使用挖掘也叫日志挖掘，是利用使用者在浏览网页时所留下的网页存取记录，来进行使用者行为特征模式的分析。以前在web日志挖掘的研究，从基于Apriori有候选集产生的使用模式挖掘算法和不产生候选集的前缀树类算法，都是希望以更有效率的方式来挖掘用户访问模式。\n 本文研究了如何从web日志中挖掘用户访问模式以及用户访问模式在个性化推荐中的应用。首先，本文介绍了数据挖掘的相关概念和技术，以及web挖掘的有关内容重点介绍了日志数据预处理技术，说明了怎样将web日志中的数据转换成用户访问序列。然后分析了挖掘用户访问模式常用的算法，以及它们的缺点，在此基础上，提出了改进的用户访问模式挖掘算法，利用树型结构来压缩用户访问序列和用户访问模式所需的全部信息，对该树不断进行调整，最后对该树进行遍历，即可挖掘出所有的用户访问模式，无须生成候选集。最后设计了一个由用户访问模式来进行页面个性化推荐的高效算法，将序列关联规则的置信度和页面的访问可能性相结合作为规则的兴趣度，将规则按兴趣度进行排序后，存放在树中，然后根据当前用户访问序列和访问模式的匹配情况，进行页面推荐。

关键词：数据挖掘 web日志挖掘用户访问模式个性化推荐

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中文农林信息资源主动推送服务研究

中文农林信息资源主动推送服务研究

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作者：潘春华北京林业大学

学位级别：硕士

数字图书馆的出现,对传统图书馆带来很大的影响,如在信息的存储、信息的组织和管理上。而更应该引起重视的是数字图书馆对信息服务的影响。目前,数字图书馆提供的信息服务主要有:交互式智能化参考咨询服务、利用网络推送技术实现用户的... 详细信息

数字图书馆的出现,对传统图书馆带来很大的影响,如在信息的存储、信息的组织和管理上。而更应该引起重视的是数字图书馆对信息服务的影响。目前,数字图书馆提供的信息服务主要有:交互式智能化参考咨询服务、利用网络推送技术实现用户的定题信息服务和个性化服务等等。数字化图书馆开展的这些信息服务,都离不开信息资源,离不开先进的计算机技术和先进的信息检索技术。对图书馆信息资源主动推送服务的探索,其目的是提高图书馆的服务质量和提供先进的信息服务手段。论文以林业大学图书馆现有的信息资源的状况为背景,结合数字图书馆信息服务的特点,试图对图书馆信息资源主动推送服务进行探索。论文首先对林业大学图书馆本地资源的整合提出了方案,并实现了该馆本地信息资源的整合,然后结合Web日志挖掘技术和词频统计方法,提出构造用户访问模式的方法,并通过聚类的方式,进一步获取用户的兴趣,接下来采用向量空间模型的信息检索方法实现了信息检索。最后给出了中文农林信息资源推送服务试验系统的系统功能及系统结构,并对主动推送服务的机制进行探索,并提出了主动推送的基本流程。

关键词：数字图书馆信息服务资源整合用户访问模式空间向量模型

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基于用户行为模式的Web日志挖掘模型的研究与实现

基于用户行为模式的Web日志挖掘模型的研究与实现

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作者：袁堂朋南京邮电大学

学位级别：硕士

随着因特网的高速发展，人们的生活已经已经与其密不可分，因特网已经成为人们获取信息重要的手段。目前，企业网站，购物网站，社交网站浏览量越来越多，用户在网站遗留的记录也越来越多，因此网络服务器端存储了海量的用户数据。面对... 详细信息

随着因特网的高速发展，人们的生活已经已经与其密不可分，因特网已经成为人们获取信息重要的手段。目前，企业网站，购物网站，社交网站浏览量越来越多，用户在网站遗留的记录也越来越多，因此网络服务器端存储了海量的用户数据。面对如此宝贵的资源，如何分析蕴藏在其中的信息和知识，挖掘用户行为并加以有效利用，是当前互联网企业的最主要的需求之一。通过对Web日志和用户行为的分析，可以挖掘出隐藏在其之后的用户访问规律，从而解决上述问题。本文对已有的Web数据挖掘模型及算法进行分析总结，提出一种基于时间分片的用户偏爱浏览路径算法。该算法依据用户访问网站时间，将用户访问的日志记录转换成为对应的月份、星期、时刻矩阵，并把这月份、星期、时刻矩阵相加，根据调节三个矩阵的权重得到一个最终的平均矩阵，把这个平均矩阵导入到现有的偏爱浏览路径算法之中，得到用户偏爱访问路径。实验数据的测试仿真结果表明，本文提出的算法能够根据不同的矩阵权重参数获得不同的偏爱访问路径结果，在结果中剔除与当前时间分片不符合的访问路径，提高了精确率。最后，本文依据Web日志挖掘的过程模型和西祠胡同社区网站的需求分析，构建了基于时间分片的用户偏爱浏览路径算法的数据挖掘原型系统。测试结果表明，该系统能够为用户提供较高精确率的浏览路径。

关键词：数据挖掘 Web日志挖掘用户访问模式时间分片偏爱浏览路径

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基于数据挖掘的Web服务器预取技术研究

基于数据挖掘的Web服务器预取技术研究

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作者：王世克国防科学技术大学

学位级别：硕士

WWW的快速增长导致网络拥塞和服务器超载，缓存技术被认为是减轻服务器负载、减少网络拥塞、降低客户访问延迟的有效途径之一，但作用有限。为进一步提高WWW缓存系统的性能，引入了预取技术。预取技术利用客户访问的时间和空间局部性原... 详细信息

WWW的快速增长导致网络拥塞和服务器超载，缓存技术被认为是减轻服务器负载、减少网络拥塞、降低客户访问延迟的有效途径之一，但作用有限。为进一步提高WWW缓存系统的性能，引入了预取技术。预取技术利用客户访问的时间和空间局部性原理，在处理客户当前请求时，依据客户的访问模式对客户接下来可能访问的内容进行预测，并提前将预测内容放入到相应的Cache以备客户接下来访问。如果客户接下来请求的是已经预取的内容，则可以从Cache中快速地获得相应的内容，从而达到降低客户访问延迟，提高服务质量的目的。按照在WWW实施的位置划分，预取技术可分为客户端预取、代理服务器端预取和服务器端预取，本文主要研究服务器端Web预取技术。本文首先介绍了Web预取技术的基本思想及其研究可行性，对现有的Web预取模型：页面关联预模型、文档聚类预取模型、文本匹配预取模型、交互预取模型等进行了分析，指出了现有各类预取模型的优点和不足，总结出了预取模型必须考虑的关键因素：信息的时效性、预取的高效性、良好的性价比。其次，围绕预取模型上述关键因素，针对服务器Web预取技术的特点和难点，提出了面向群体客户、基于当前请求的预取方案，该方案根据客户访问内容的局部性原理，利用数据挖掘工具——关联规则挖掘，分析、提取客户访问事务中的页面关联关系，并利用页面关联关系进行内容预取。该预取模型属页面关联预取模型，与现有页面关联预取模型相比，该模型利用的信息时效性好、空间复杂度低、预测高效、预取内容共享性好。第三，对Web页面关联规则挖掘算法进行了研究和实现。利用客户连续请求的时间概率关系、客户进入网站开始会话的方式以及客户进入网站后页面浏览方式，提出了基于日志引用页面、请求时间、页面间“请求距离”的会话识别、事务识别算法，提高了日志数据预处理的正确度和页面关联规则挖掘的准确度。对得到的页面关联规则进行了良好组织，以便在进行内容预测时能够快速高效地进行规则匹配和内容预测。最后，对两种页面关联规则的效能、预取时机及缓存组织进行了研究和测试。结果表明：在该预取方案中，无序页面关联规则预取性能要好于有序页面关联规则的预取性能；缓存命中时预取比失效时预取及失效／命中预取具有更好的效能；在缓存空间大小一定的情况下，合理组织缓存空间可以进一步提高缓存命中率。

关键词： Web预取时间和空间局部性用户访问模式数据挖掘关联规则

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Web日志数据挖掘技术的研究

Web日志数据挖掘技术的研究

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作者：易轶虎中国石油大学（华东）

学位级别：硕士

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是最重要的应用研究方向之一。Web日志挖掘的目的是找出网站用户的访问模式，其过程主要包含三个步骤：数据预处理、模式识别和模式分析。在研究Web日志及相关的数据挖掘技术的基础上，提出一种基... 详细信息

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是最重要的应用研究方向之一。Web日志挖掘的目的是找出网站用户的访问模式，其过程主要包含三个步骤：数据预处理、模式识别和模式分析。在研究Web日志及相关的数据挖掘技术的基础上，提出一种基于链接的数据清理方法，利用网页链接信息清理原始访问日志，使清理后的记录更加准确完整地反映用户访问路径。然后经过用户识别、会话识别、路径补偿等步骤将日志记录整理成适于挖掘的用户访问序列；根据序列模式挖掘理论，提出基于动态矩阵预测的网页实时推荐算法，首先通过会话编码反映用户访问路径的先后顺序，并利用动态矩阵和滑动窗筛选简化相似度计算，同时，整个过程中动态矩阵对日志的扫描减少为一遍，从而在保证满意度的基础上实现了网页在线实时推荐；通过对聚类算法的分析，提出基于兴趣相似性的Web用户聚类算法，利用日志记录和网页内容综合描述用户浏览兴趣，以提高聚类的准确性，应用传递闭包法对用户进行聚类分析，不同截集的划分体现了用户类属的模糊性，最终实现了依据浏览兴趣对用户的模糊聚类。这些研究可以为改善网络访问速度，提高网站访问量，合理调整站点结构，发掘潜在客户以及网络欺诈检测等应用提供新的思路和借鉴。

关键词： Web日志序列模式聚类分析用户访问模式数据挖掘数据处理

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集群Web服务器预取机制中用户会话聚类的研究与实现

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计算机工程与科学 2005年第12期27卷 4-6,26页

作者：吴集王晓川金士尧国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

本文研究了使用集群环境下的用户访问日志数据生成用户会话聚类的方法编制Perl脚本从用户访问日志中生成用户会话,以新的相似度度量取代欧几里德距离改进Leader算法对用户会话集合进行聚类,并计算聚类的内部距离和间隔距离来验证算法的... 详细信息

本文研究了使用集群环境下的用户访问日志数据生成用户会话聚类的方法编制Perl脚本从用户访问日志中生成用户会话,以新的相似度度量取代欧几里德距离改进Leader算法对用户会话集合进行聚类,并计算聚类的内部距离和间隔距离来验证算法的有效性。实验结果表明,这种实现能有效地对用户访问日志进行聚类,并能满足服务器预取机制在线分析的时间、空间要求。

关键词：集群服务器用户访问模式预取相似度聚类分析

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