检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑知识与技术 2014年第10期10卷 6603-6606页

作者：魏爽三亚学院海南三亚572022

互联网上的数据规模大、种类多、变化快，而且越来越复杂。通过数据挖掘和分析，可以获取有潜在价值的信息。但是，传统的数据挖掘系统在数据存储和计算性能上存在瓶颈。通过使用云计算技术，设计了一个基于Hadoop架构的网页日志数据挖... 详细信息

互联网上的数据规模大、种类多、变化快，而且越来越复杂。通过数据挖掘和分析，可以获取有潜在价值的信息。但是，传统的数据挖掘系统在数据存储和计算性能上存在瓶颈。通过使用云计算技术，设计了一个基于Hadoop架构的网页日志数据挖掘和分析平台来解决这个问题。同时，为了提高挖掘效率，为大规模网页日志挖掘实现了Apriori算法的并行化，并使用该平台验证了该行算法的效率。

关键词：数据挖掘网页日志挖掘 Apriori算法云计算 Hadoop

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基于网页日志的频繁模式挖掘

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现代电子技术 2010年第9期33卷 180-183,186页

作者：沈明邓玉芬张博海军海洋测绘研究所天津300061

频繁模式挖掘应用广泛,是数据挖掘中的一个重点研究领域,频繁模式挖掘应用的其中一个领域就是基于网页日志的数据挖掘。在网页日志中发现频繁模式的目的是获得用户的网络浏览行为模式,这些信息可以为广告设计以及创建动态用户日志提供... 详细信息

频繁模式挖掘应用广泛,是数据挖掘中的一个重点研究领域,频繁模式挖掘应用的其中一个领域就是基于网页日志的数据挖掘。在网页日志中发现频繁模式的目的是获得用户的网络浏览行为模式,这些信息可以为广告设计以及创建动态用户日志提供参考。从网页数据挖掘的角度研究了三种频繁模式挖掘方式,这三种方式分别是:网页设置、网页序列以及网页图片挖掘。

关键词：模式挖掘序列挖掘图形挖掘网页日志挖掘

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基于Hive数据仓库的用户行为模型研究

基于Hive数据仓库的用户行为模型研究

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作者：潘家腾北京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息技术的进步,人们在互联网上的信息交互变得越来越普遍,通过服务器的日志反馈机制,已经能很方便记录下用户的行为轨迹,在交互过程中产生的海量数据中,蕴含了非常多有价值的信息。面对快速增长的PB级海量数据,需要有效的收集,存储... 详细信息

随着信息技术的进步,人们在互联网上的信息交互变得越来越普遍,通过服务器的日志反馈机制,已经能很方便记录下用户的行为轨迹,在交互过程中产生的海量数据中,蕴含了非常多有价值的信息。面对快速增长的PB级海量数据,需要有效的收集,存储,分布式计算以及数据挖掘,才能充分发挥大数据的价值。本论文课题来源于作者参与的实验室和某互联网公司的合作项目,是基于数据仓库技术和Hadoop运算平台,通过改进k-means聚类算法对用户行为进行研究,主要包括以下内容： (1)对Hadoop分布式系统基础架构以及数据仓库体系进行了介绍,通过Hbase的分布式存储和mapreduce的分布式计算,可以实现海量数据的高效处理与分析,在此基础上,对现有的音乐数据仓库体系结构进行详尽的分析,包括体系结构,ETL过程,主题划分,维度表结构等,以及音乐元数据管理系统的框架设计。 (2)对各类聚类分析算法进行了介绍与比对,在考虑Hive音乐数据仓库的数据量和时效性等特点后选取了K-means算法,并在流量清洗,初值选取,孤立点去除3方面算法优化与改进。并通过Hadoop集群的平均运行时间与算法迭代次数来进行性能分析与算法评估,优化后效率提升约45%,在实际工作中已可用。 (3)通过数据仓库用户行为多维模型的聚类分析,从用户层面来帮助分析人员得到更为精确和有效的产品评价指标和用户评价指标,主要在整体用户质量评价,活跃用户二次聚类分析,用户质量历史轨迹图这三方面,充分对用户簇集进行数据挖掘,为产品运营提供决策,有助于音乐企业及时地掌握和研究用户的总体变化,为不同类型的音乐用户提供更有针对性地个性化服务,最终增大音乐企业的利润和市场份额。

关键词：网页日志挖掘数据仓库多维音乐用户模型 K-平均聚类算法

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基于Web日志挖掘的网络用户行为交互式可视化分析

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延安大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 78-85页

作者：刘翼高明田亮亮严都力韦雨萌李凯茵张博欣延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用... 详细信息

高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用户访问日志;其次通过清洗缺省值、去重、规范化等数据预处理方法,选取日期、时间、用户账号和访问地址作为特征属性,并在数据集中标记出每个URL的主题分类和每个用户所属的学院等属性;然后从用户、主题分类、时序3个维度分析得出这些属性的分布情况,发现网络用户行为的区别和联系;最后利用ECharts交互式可视化工具展示分析结果。实验结果反映出当前大学生用户的网络行为特征及兴趣喜好,揭示了大学生用户的网络行为模式,为教学管理者的决策提供了数据支持。

关键词：交互式可视化分析网页日志挖掘网络用户行为主题分类高校学生

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基于Web-log的频繁浏览路径挖掘

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信息技术 2004年第11期28卷 4-7页

作者：罗超辽宁工程技术大学阜新123000

利用Web日志文件,采用LossyCounting算法对用户频繁浏览路径进行挖掘。在设计中,根据频繁路径挖掘的实际情况对算法进行了优化和改进。实验表明该方法能快速准确地发现用户频繁浏览路径,且具有较好的可扩展性,适用于电子商务网站的站点... 详细信息

利用Web日志文件,采用LossyCounting算法对用户频繁浏览路径进行挖掘。在设计中,根据频繁路径挖掘的实际情况对算法进行了优化和改进。实验表明该方法能快速准确地发现用户频繁浏览路径,且具有较好的可扩展性,适用于电子商务网站的站点优化和个性化服务等。

关键词：数据挖掘网页日志挖掘频繁浏览路径

来源：评论

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