检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姚梦涛西安理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅猛发展和互联网用户的不断增加,当前基于网络的电子商务信息系统也得到了前所未有的发展。有效利用网上丰富的数据资源,及时快速的发现有用信息,向用户提供感兴趣的信息服务,便成为广大研究人员值得研究的课题。web使... 详细信息

随着Internet的迅猛发展和互联网用户的不断增加,当前基于网络的电子商务信息系统也得到了前所未有的发展。有效利用网上丰富的数据资源,及时快速的发现有用信息,向用户提供感兴趣的信息服务,便成为广大研究人员值得研究的课题。web使用挖掘技术就是在这个大背景下产生和发展起来的。 web使用挖掘又称为web日志挖掘,由于web日志记录了用户对web站点的访问信息,通过对这些访问信息的分析可以发现用户访问站点的习惯和浏览模式,从而对优化网站结构,以及在电子商务过程中增加一些个性化服务提供了理论上的可能。本文首先对数据挖掘技术和个性化推荐技术进行了重点介绍,在分析和研究传统个性化推荐算法的缺陷和推荐质量问题的基础上,提出了一种新颖、有效的数据挖掘方法。其次,本文详细介绍和探讨了基于web日志的数据挖掘的一般过程,重点探讨了数据的预处理过程。为了验证提出算法的优越性,本文在第5章专门设计了一个挖掘算法对比实验。分别采用MovieLens数据集和自制模拟数据进行仿真实验。挖掘结果表明,在数据极端稀疏的情况下,基于项目的协同过滤推荐方法明显的提高了推荐质量。同时,本文还架设了一个图书推荐网站,直观的反应了文中提出算法的推荐效果。在最后一章中,笔者总结了本课题的内容和主要工作,展望了未来工作的研究方向。

关键词：数据挖掘技术协同过滤推荐技术 web使用挖掘个性化推荐相似性平均绝对偏差

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基于路径相似度的web用户模糊聚类算法研究

基于路径相似度的Web用户模糊聚类算法研究

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作者：王华西北师范大学

学位级别：硕士

web使用挖掘是应用数据挖掘技术从web日志数据中发现使用模式的过程,是当前数据挖掘领域中的一个热点。本文提出了基于路径相似度的web用户模糊聚类算法。算法中给出了两种用户兴趣度计算方法,通过该兴趣度抽取了用户最感兴趣的页面访... 详细信息

web使用挖掘是应用数据挖掘技术从web日志数据中发现使用模式的过程,是当前数据挖掘领域中的一个热点。本文提出了基于路径相似度的web用户模糊聚类算法。算法中给出了两种用户兴趣度计算方法,通过该兴趣度抽取了用户最感兴趣的页面访问路径,然后根据页面访问路径相似度来聚类用户。实验证明,本文算法能够减小计算量,提高聚类的运行效率,并得到满意的用户聚类集合。

关键词： web使用挖掘用户聚类用户兴趣度用户相似度

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web挖掘技术在远程教学系统中的应用

Web挖掘技术在远程教学系统中的应用

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作者：相景丽电子科技大学

学位级别：硕士

随着学习终生化,个性化的需要,通过Internet学习成为主要方式,但目前的web教育方式大多只是大量知识的展示,无法根据学习者的差异提供个性化的服务内容。本文就是基于此,进行web教学系统的模型设计。本文以个性化远程教学系统的建立为背... 详细信息

随着学习终生化,个性化的需要,通过Internet学习成为主要方式,但目前的web教育方式大多只是大量知识的展示,无法根据学习者的差异提供个性化的服务内容。本文就是基于此,进行web教学系统的模型设计。本文以个性化远程教学系统的建立为背景,web挖掘技术在其中的应用为主线,从web日志挖掘与web内容挖掘两大角度对web挖掘技术的应用作了较为详尽的研究。针对web日志挖掘与内容挖掘的特点与联系并结合站点结构,对现有的一些web挖掘方法做了一定的改进,并分析了一种基于内容挖掘的web网页推荐方法,同时提出将web日志挖掘与内容挖掘有机结合的一些新型策略,对于有效发现用户兴趣模型,提高推荐页面准确率,从而提高远程教学系统用户的学习兴趣及学习效率将起到更加积极的作用。主要工作如下: (1)总结探讨了web日志预处理的经典方法与步骤。 (2)在内容挖掘方面,用网页文本分析的方法将用户的浏览行为转化为以特征词汇做元素的特征向量,从而使得挖掘出的用户兴趣更为具体,易于理解。 (3)运用向量空间模型分析一种基于超链接对应网页的内容推荐方法,分析了基于协作过滤的web推荐方法。 (4)将web相关理论与算法运用到远程教学系统的设计实践中,设计了系统模型,并介绍了系统的核心部分个性化处理引擎,描述了系统功能结构。

关键词：远程教学系统 web使用挖掘 web内容挖掘个性化推荐

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基于XML及关联规则的个性化推荐技术研究

基于XML及关联规则的个性化推荐技术研究

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作者：王双明重庆大学

学位级别：硕士

随着Internet应用的迅速发展,信息过载使人们面对太多的信息而难以选择和消化,信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,使人们易于信息迷失。迫切需要一种新的技术使人们在海量数据中查找想要的数据和有用信息时能自... 详细信息

随着Internet应用的迅速发展,信息过载使人们面对太多的信息而难以选择和消化,信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,使人们易于信息迷失。迫切需要一种新的技术使人们在海量数据中查找想要的数据和有用信息时能自动地发现、抽取和过滤信息。个性化推荐技术的出现,使得人们从无限的网络信息资源和繁杂的商品世界中解脱出来,大大节省了用户在信息搜索上花费的时间和精力,也使得web网站从以“网页”为中心转换为以“用户”为中心,给用户提供个性化服务,向着网络服务的更高层次发展。由于已有的个性化推荐技术在收集匿名用户信息、推荐实时性和准确性等方面存在不足,本文在研究经典的关联规则挖掘算法基础上,提出基于XML及关联规则的web挖掘技术来分析和挖掘web用户访问日志,得到用户对web网站的频繁访问模式,采用基于关联规则的个性化推荐技术以提高web站点访问效率。论文主要工作包括: ①对个性化推荐技术的研究背景、研究现状、实际应用意义以及web使用挖掘的理论基础进行了阐述和分析,并对关联规则挖掘的基本原理进行了说明。 ②本文运用由XML技术衍生出来的XGMML和LOGML实现web访问日志的表示和存储,采用数据清理、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别等步骤完成web日志挖掘中的数据预处理。 ③在分析了Apriori算法和FP-growth算法后提出了利用MFIT对FP-growth算法进行改进。改进的FP-growth算法降低了挖掘最大频繁项目集的搜索空间,以及减少了超集检测所做的项目匹配次数,从而提高了算法的执行效率。 ④设计和实现了一个个性化推荐原型系统,在利用用户频繁访问模式进行页面推荐的过程中引入页面的距离因子的计算来提高推荐质量。本文的研究工作是对挖掘关联规则的FP-growth算法的切实可行的改进,对研究关联规则的挖掘算法具有一定的参考价值;对用户访问模式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：个性化推荐 XML 关联规则 web使用挖掘

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一种具有增量挖掘功能的web点击流聚类算法

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沈阳大学学报 2010年第3期22卷 8-10页

作者：李晓明夏秀峰张斌沈阳航空工业学院计算机学院辽宁沈阳110136 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

分析了典型的聚类算法及其适用范围,针对其处理web点击流数据的不足,提出了一种用于web点击流的增量挖掘的聚类算法WCSCluster,给出了相关定义及存储结构,并用实例说明了算法的运行过程.最后对比同类算法给出实验结果.实验结果表明该算... 详细信息

分析了典型的聚类算法及其适用范围,针对其处理web点击流数据的不足,提出了一种用于web点击流的增量挖掘的聚类算法WCSCluster,给出了相关定义及存储结构,并用实例说明了算法的运行过程.最后对比同类算法给出实验结果.实验结果表明该算法具有良好的性能,能够发现更优的簇.

关键词： web使用挖掘点击流增量挖掘聚类

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基于时间引用的会话构造方法研究

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科学技术与工程 2010年第1期10卷 279-283页

作者：王改香山西金融职业学院太原030008

web使用挖掘是将数据挖掘和WWW这两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题。web使用挖掘中,数据预处理是基础、挖掘访问模式是核心、模式分析与显示是目的。在数据预处理阶段,结合时间启发方式和引用启发方式提出了时间引用... 详细信息

web使用挖掘是将数据挖掘和WWW这两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题。web使用挖掘中,数据预处理是基础、挖掘访问模式是核心、模式分析与显示是目的。在数据预处理阶段,结合时间启发方式和引用启发方式提出了时间引用启发方式的会话构造方法。该方法不仅利用了用户会话的时间特性,而且考虑了用户的浏览特性。

关键词： web使用挖掘时间引用基于时间基于引用

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智能化的构建基于FCA的FAQs支持系统

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甘肃联合大学学报（自然科学版） 2010年第3期24卷 66-70,76页

作者：曾莉田大钢上海托普信息技术职业学院上海201300 上海理工大学管理学院上海200093

基于常问问题集的问答系统主要是根据用户的问题从FAQ库中获取答案,这个FAQ库是在web中自动化收集的.系统离线的在web服务器日志和web页面内容中挖掘大量的FAQ页面来建立数据库,从而从数据库中获取合适的Q/A对来响应用户的问题.为了构建... 详细信息

基于常问问题集的问答系统主要是根据用户的问题从FAQ库中获取答案,这个FAQ库是在web中自动化收集的.系统离线的在web服务器日志和web页面内容中挖掘大量的FAQ页面来建立数据库,从而从数据库中获取合适的Q/A对来响应用户的问题.为了构建FAQs支持系统,必须解决下面的相关问题:如何从web日志中取出FAQ网页;如何从收集到的这些网页中获取Q/A对;怎么通过获取的Q/A对来回答用户的提问.提出了一个新的结合形式概念分析的概念化聚类用户日志方法,从而建立关于FAQ的形式背景.该方法以实验的形式实现.它的性能评估主要是基于两个方面:聚类和回答.

关键词： FAQs 概念聚类问答系统 web使用挖掘

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基于web使用挖掘的用户消费模式发现研究

基于Web使用挖掘的用户消费模式发现研究

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作者：曲义飞大连理工大学

学位级别：硕士

随着web在信息共享、电子商务和提供在线服务方面的广泛应用,许多企业投入大量资金建立自己的网站用于发布信息,或在别人的网站上为自己的产品和服务作广告,或在网上开展电子商务活动,它们迫切需要了解这些投资产生的效益和作用,以便改... 详细信息

随着web在信息共享、电子商务和提供在线服务方面的广泛应用,许多企业投入大量资金建立自己的网站用于发布信息,或在别人的网站上为自己的产品和服务作广告,或在网上开展电子商务活动,它们迫切需要了解这些投资产生的效益和作用,以便改进企业的策略,获取更多的商业机会,为用户提供更优质的服务。因此,理解用户的行为对这些企业来说至关重要。本文以web日志记录为基础对web使用挖掘过程进行系统的分析和研究,在前人研究模型的基础上提了四个新的模型方法,并将这些模型引入到web使用挖掘过程中,设计和实现了一个web使用挖掘系统(WUMS),从而挖掘出用户的消费模式。因此,本文的工作主要有以下几个方面: 1、对web使用挖掘进行了可行性分析,指出了目前所存在的难点,详细介绍了数据预处理的各个步骤,并在路径补充方面提出了一个新的算法——觅父节点补充法。 2、在web页面聚类方面,本文提出一个新的建立网页相似矩阵的模型,该模型在计算页面的引用相似性方面充分考虑了用户的浏览过程,从而使页面聚类更为合理。 3、在寻找用户最大频繁访问路径方面,传统的web使用挖掘模型大多都只考虑网页的距离而忽视结构层次,致使数据挖掘精度不高,达不到满意的web挖掘效果。本文提出一种新的web用户频繁浏览路径挖掘模型,充分考虑了web网站结构层次特征,克服传统的挖掘的模型存在的问题。 4、在基于马尔可夫的用户聚类方面,本文在传统的模型的基础上提出了一种新的建立用户马尔可夫转移矩阵模型,新的模型充分考虑了网站的拓扑结构,从而提高了web使用挖掘的精度。并且成功的将用户聚类的结果与用户最大频繁访问路径相结合,发现用户组的兴趣、爱好,从而为商家做商业决策提供了有力的保障。最后,将提出的新的模型引入到web使用挖掘活动中,结合关系数据库的特点设计并实现了一个具有可视化功能的web使用挖掘系统(WUMS)。本文针对本试验室的网站(http://202.118.69.137:8000)的日志记录,通过对本网站近一个月的日志数据进行挖掘测试,验证了本文提出的新的模型的可行性和有效性。

关键词： web使用挖掘用户消费模式页面聚类用户最大频繁访问路径用户聚类

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web使用挖掘的模式发现

Web使用挖掘的模式发现

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庆祝中国科技信息事业创立暨中国科学技术信息研究所创建50周年学术研讨会

作者：于升峰青岛市科学技术信息研究所青岛266003

本文讨论web使用挖掘的数据采集技术、预处理技术及模式发现技术,并结合青岛科技港*大型网络平台的建设给出具体应用的实例.

关键词： web使用挖掘网络用法挖掘数据采集数据处理模式发现

来源：评论