检索结果-内蒙古大学图书馆

中国远程教育 2005年第7S期 62-64页

作者：宋江春陈文林深圳广播电视大学

现代远程教育区别于传统教学模式的重要特征是向学生提供个性化的教学支持服务。本文分析了现阶段远程教育提供个性化教学支持服务的现状,提出了利用web使用挖掘技术,构造一个个性化远程教育的系统模型,通过对学生访问行为、频度、内容... 详细信息

现代远程教育区别于传统教学模式的重要特征是向学生提供个性化的教学支持服务。本文分析了现阶段远程教育提供个性化教学支持服务的现状,提出了利用web使用挖掘技术,构造一个个性化远程教育的系统模型,通过对学生访问行为、频度、内容、停留时间等的分析,得出学生访问行为和方式的一般模式,并以此为依据向学生提供全面的个性化教学支持服务。

关键词：远程教育 web使用挖掘个性化教学支持服务

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基于领域本体的电子商务推荐技术研究

基于领域本体的电子商务推荐技术研究

引用

作者：肖敏武汉理工大学

学位级别：博士

随着Internet的不断发展,电子商务系统给商家和客户带来了越来越多的信息,如何及时地在网上的海量信息中发现所需要的信息变得越来越困难。于是电子商务诸多的推荐系统应运而生,推荐技术成为一个研究的热点,引起人们的广泛关注。近年来... 详细信息

随着Internet的不断发展,电子商务系统给商家和客户带来了越来越多的信息,如何及时地在网上的海量信息中发现所需要的信息变得越来越困难。于是电子商务诸多的推荐系统应运而生,推荐技术成为一个研究的热点,引起人们的广泛关注。近年来,电子商务推荐技术在理论和实践中均得到了较快的发展,与此同时,电子商务推荐系统面临着严峻挑战。针对现有电子商务推荐系统存在的问题,本文在电子商务推荐系统中引入领域本体,对电子商务推荐系统中的推荐算法及推荐模型等关键技术进行了深入的研究,以期通过引入领域本体和web挖掘提高电子商务推荐的准确率和实时性。其主要工作与创新体现在: (1)在探讨和分析比较各种本体构建方法基础上,借鉴软件工程学中的基于软件生命周期模型的方法论,并利用现有的本体构建工具,提出了一种新的基于原型迭代的领域本体构建方法,并构建个性化推荐所需的领域本体。 (2)稀疏性问题是协同过滤推荐所面临的最重要问题之一。针对用户评分数据的稀疏性问题,本文提出一个基于领域本体和用户偏好变化的协同过滤推荐算法。利用领域本体中项目的类型及属性计算项目之间的语义相似度,采用KNN(K Nearest Neighbor,K最近邻居)的思想根据用户对项目的评分,预测用户未评分项目的评分,填充用户评分矩阵的缺失值,而后在填充后的用户-项目评分矩阵基础上进行推荐。利用用户的特征因素对用户进行聚类,缩小最近邻居的选择范围。本算法还考虑到用户偏好的变化,引入遗忘函数,根据评价时间调整评分权重。实验结果表明:所提出的算法能够有效地解决稀疏性问题,改善了推荐的质量。 (3)传统的web使用挖掘在个性化推荐过程中没有考虑相关领域的语义知识,不能利用对象的语义进行推荐,从而导致推荐的准确率比较低。针对上述问题,提出一种基于领域本体和web使用挖掘的个性化推荐模型,将领域本体集成到web挖掘和个性化推荐中。针对这一模型,本文提出一种基于语义聚类的个性化推荐算法,利用领域本体对web数据进行预处理,并采用K-Means层次凝聚算法对交易事务进行聚类分析。而后利用各个聚类的质心点矢量来表征每个聚类,生成准确的用户访问偏好和推荐集。 (4)提出了多模型的电子商务推荐系统模型,该模型支持非个性化、协同过滤和基于web使用挖掘的多种推荐。通过挖掘web使用数据和用户项目-评分数据,分析用户属性信息和用户评分记录等信息,挖掘用户潜在兴趣偏好,在不断的学习中为用户提供准确实时的个性化推荐服务。以此模型为基础,设计并实现了基于电影领域本体的个性化推荐原型系统,验证了其正确性。

关键词：领域本体协同过滤个性化推荐 web挖掘 web使用挖掘

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用户行为模式发掘及其在网络教学系统中的应用

用户行为模式发掘及其在网络教学系统中的应用

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作者：李幼军北方工业大学

学位级别：硕士

网络教学系统的网页服务器记录了用户的访问日志,通过web使用挖掘的方法对日志进行处理和分析,以期发现访问日志中所隐藏的用户浏览行为模式,之后分析用户的浏览行为模式并将有用的模式应用到网络教学系统中去。日志预处理过程是整个日... 详细信息

网络教学系统的网页服务器记录了用户的访问日志,通过web使用挖掘的方法对日志进行处理和分析,以期发现访问日志中所隐藏的用户浏览行为模式,之后分析用户的浏览行为模式并将有用的模式应用到网络教学系统中去。日志预处理过程是整个日志使用挖掘的关键和基础步骤。本文在日志预处理过程中基于用户平均阅读速度及页面访问时间阈值,提出了一种新的用户会话构造方法,与以往单一时间阈值的用户会话构造算法相比,此算法能够更准确的识别用户会话,同时能够构造出单一时间阈值无法构造的长会话序列。用户浏览行为模式发掘过程,是从识别出的用户会话中,通过关联规则挖掘算法发现用户的浏览行为模式。本文基于开源项目WEKA中的Apriori算法,发掘用户的访问会话序列。之后,对发掘出的用户浏览行为模式进行分析,从中找出对网络教学有用的用户访问模式。在此基础之上,本文提出了具有教学效果自反馈功能的网络教学系统模型。此模型的运用目的是将网络教学网站的教学效果能够通过站点本身,自动反馈到网站的构造及站点资源主动推送服务上。此模型的运用目的是将网络教学网站的教学效果能够通过站点本身,自动反馈到网站的构造及站点资源主动推送服务上。

关键词： web使用挖掘数据预处理用户会话识别 WEKA 网络教学系统

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基于web日志的用户访问序列模式研究

基于Web日志的用户访问序列模式研究

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作者：左丹东北师范大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅速发展,网络已经成为人们进行信息交流和信息处理的有效平台,它存储着海量的数据。由于庞大的信息量,对于每个用户来说,如何能够及时地发现有用的信息则变得越来越困难。为了解决上述问题,将数据挖掘技术应用于互联网... 详细信息

随着Internet的迅速发展,网络已经成为人们进行信息交流和信息处理的有效平台,它存储着海量的数据。由于庞大的信息量,对于每个用户来说,如何能够及时地发现有用的信息则变得越来越困难。为了解决上述问题,将数据挖掘技术应用于互联网,构成了一个新研究领域——web挖掘(web Mining)。web挖掘通常分为三类,web使用挖掘是重要的应用研究方向之一,其目的是找出网站用户的访问模式,对优化站点结构和为用户提供个性化服务具有重要的意义。本文主要研究了基于web日志的用户访问序列模式挖掘,为了避免用户访问序列挖掘过程中产生巨大的候选模式,提出了一种新的用户访问序列模式挖掘算法UAP-miner(User Access Pattern mining)。该算法简化了挖掘过程中支持度的计算和候选模式的生成操作。首先使用UAP-tree(user access pattern tree)来记录用户访问序列和它的计数,避免冗长的支持度计算。构造出UAP-tree后,所有剩下的挖掘工作都在UAP-tree上进行,只需要扫描UAP-tree相关的子树,不再需要访问原始的用户访问序列数据库。然后提出一个高效的算法,根据用户当前的访问序列从UAP-tree中发现频繁用户访问模式,该算法在挖掘过程中不会产生任何候选模式,所以具有较好的执行效率。最后结合具体的实例,对算法进行了验证。

关键词： web挖掘 web使用挖掘用户访问序列模式

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基于结构挖掘和使用挖掘的web挖掘算法研究

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武夷学院学报 2008年第5期27卷 44-47页

作者：焦金涛武夷学院计算机科学与工程系福建武夷山354300

web挖掘是指使用数据挖掘技术从web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。本文概述了web数据挖掘的基本情况以及web结构挖掘和web使用挖掘的基本概念。结合对web结构挖掘中的PageRank算法和web使用挖掘的主要步骤和算法的研究后,本... 详细信息

web挖掘是指使用数据挖掘技术从web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。本文概述了web数据挖掘的基本情况以及web结构挖掘和web使用挖掘的基本概念。结合对web结构挖掘中的PageRank算法和web使用挖掘的主要步骤和算法的研究后,本文提出了一种融合这两种web挖掘算法的一种新的、综合的web挖掘算法。

关键词： web挖掘 web使用挖掘 web结构挖掘 PageRank

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基于图的模式挖掘及其应用研究

基于图的模式挖掘及其应用研究

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作者：周军合肥工业大学

学位级别：硕士

当前，World Wide web (简称WWW)系统正在从深度和广度两个方面飞速发展着，web已成为一个巨大的信息来源地，Internet在前所未有地改变我们的生活，WWW浏览则成为人们最主要的日常生活之一。WWW浏览中的两个常见问题是：搜寻与获取有... 详细信息

当前，World Wide web (简称WWW)系统正在从深度和广度两个方面飞速发展着，web已成为一个巨大的信息来源地，Internet在前所未有地改变我们的生活，WWW浏览则成为人们最主要的日常生活之一。WWW浏览中的两个常见问题是：搜寻与获取有益信息的困难问题及信息搜寻行为的效率低下问题；现有的静态web站点结构不能满足人们快速、准确地找到其所需要的信息以及享用个性化服务的要求，个性化站点的研究能够改善网络信息泛滥和服务缺乏个性化的问题。如何建立个性化的适应用户各种需求的web站点已经成为国际上一个新兴的重要研究领域，其研究工作具有非常重要的理论意义和实际应用价值。本文以web使用数据为基础，采用数据挖掘技术研究服务个性化问题，主要进行了以下几个方面的研究：首先，作为对web使用挖掘和个性化服务进行研究的开始和基础，本文首先对web使用挖掘中各个阶段以及挖掘技术进行了全面的分析和探讨；并且研究了web使用挖掘以及实现站点个性化的相关理论；展望了web使用挖掘未来的研究方向。其次，介于web挖掘与站点个性化的需要，本文用有向带权图来表示网站结构，通过用户的访问记录估算出各个页面之间相互引用概率同时实现用户聚类，最终通过改进的PageRank算法计算出相对各组用户的权威页面，为实现站点个性化提供了基础。最后在个性化站点系统框架构方面，设计了一个完整的基于web使用挖掘的个性化站点系统框架。系统是一个不断循环的过程，先是通过web站点采集数据，作必要的数据预处理工作后，接着结合预处理以后的数据并结合站点结构数据进行数据挖掘，最后把获得的知识投入应用。整个框架可以应用到现有的web站点中，使站点具备个性化的特征。

关键词： web使用挖掘个性化 PageRank算法用户聚类有向带权图

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基于本体的社区用户兴趣挖掘的数据预处理

基于本体的社区用户兴趣挖掘的数据预处理

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作者：石季辉上海财经大学

学位级别：硕士

web使用挖掘(web Usage Mining)作为解决当前的“信息迷航”问题并进一步提供自动化个性化服务的一个主要技术手段得到了众多学者的关注。作为web挖掘领域重要的一个分支，其前提在于对用户使用数据的良好预处理，但是，通过在IEEE、Spr... 详细信息

web使用挖掘(web Usage Mining)作为解决当前的“信息迷航”问题并进一步提供自动化个性化服务的一个主要技术手段得到了众多学者的关注。作为web挖掘领域重要的一个分支，其前提在于对用户使用数据的良好预处理，但是，通过在IEEE、SpringerLinks等权威检索中检索web使用挖掘相关文献后会发现其绝大部分的研究都集中在挖掘算法研究、模型研究、信息表示等方面，而作为web使用挖掘基础工作的数据预处理研究却十分匮乏，能检索到的文献几乎都是十年前研究框架的继续。尤其近几年将本体论的思想方法引入web使用挖掘研究之后对基础数据的预处理工作所带来的相应变化并未引起学者们的广泛重视，当前所能检索到的引入本体论之后的数据预处理相关专门文献几乎为零。在实践应用中也发现很多实力雄厚的网站提供的所谓个性化服务仅集中于外观结构、浏览历史以及功能组合等浅层次的应用上，对于用户真正需要的兴趣信息推荐功能还相距甚远。以上两方面的发现反映出，web使用挖掘数据预处理的研究仍需要继续深入，从研究的不平衡以及现实应用的脱节情况来看，有理由认为在web使用挖掘领域数据预处理的基础研究还很薄弱，是影响web使用挖掘研究与应用整体发展的重要因素之一。同时，笔者对当前一个校园社区产生的数据进行深入研究之后也发现，传统的数据预处理技术在这里并不适合，无法为在此社区上所要进行的数据挖掘工作及个性化服务工作提供有效的数据支持，所以，在新的技术和本体理论环境下以此校园社区为背景对数据预处理方法进行进一步的研究，提出与时俱进的思想方法，为web使用挖掘的自动化的个性化服务的研究工作提供有力的数据支持以提高web使用挖掘的理论研究水平和应用价值正是本文的目的。\n 本文通过对传统的web使用挖掘数据预处理研究进行总结并对其理论和技术背景与现在进行比较分析后，发现与传统的预处理研究所处背景相比，在当前：1)web技术已经全面进入以数据库技术支持为核心的信息系统阶段，不仅仅是网页的集合；2)挖掘的数据基础——web日志的重要性相对下降，需要整合网站数据库的支持；3)研究的角度发生变化，使得技术滥用问题的平衡点发生变化，提高对用户的服务水平有赖于一定程度的跟踪；4)个性化信息服务的要求和本体论的引入需要数据预处理做出相应的变化。以上的这些变化都需要在数据的预处理工作中得到体现。本文的主要工作在于以一种当前具有代表性的web类型——web社区为应用背景，通过分析其技术及应用的形态特征，结合本体论的理论与方法建立用户行为特征与本体相结合的用户兴趣模型，在此基础上对web日志和内容数据库进行综合处理提出新的web使用挖掘数据预处理思想方法。在用户兴趣建模部分主要理论依据是本体论，实证依据是对校园社区系统功能的分析和实验，这部分的工作是引入本体理论之后web使用挖掘数据预处理发生变化的基本原因。\n 在本体用户兴趣模型的基础上进行数据预处理研究是本文的重点和核心，创新点也包含在其中。在这一部分，笔者在对传统的数据预处理进行分析的基础上1)对数据的内容进行了重新界定，加入了网站内容数据库的部分信息，通过内容数据库与服务器日志进行综合可以实现最大程度用户定位和跟踪，这是提供个性化服务的基础：2)对预处理的步骤进行了重新划分和调整， web技术变化和本体理论的影响使得传统的预处理中有一些步骤不再适宜，需要摒弃已经不合时宜的步骤，添加需要的新步骤；3)对旧有的步骤的工作内容和工作方法进行了补充和修正，并提出新增加步骤的内容和方法；4)对预处理中的关键部分提出解决的算法。在实验部分，笔者通过对上述思想方法的实验证实了这种新的数据预处理方法是有效的。\n 经过笔者的研究工作，本文认为在新的需求、技术和理论背景下对web使用挖掘的数据预处理进行充分的、合时宜的研究是有价值的，是能否实现真正符合用户要求的个性化服务的关键因素。以web社区为典型研究对象，基于本体论的用户兴趣模型为出发点，对数据预处理的数据范围进行重新界定、重新划分处理步骤、补充修正步骤内容以及关键算法的提出相较于传统的数据预处理能够产生更符合当前web使用挖掘需要的数据结构，能为个性化服务研究奠定更好的数据基础，并在当前的背景下具有一定的普遍性。

关键词： web使用挖掘数据预处理用户兴趣模型数据库

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网站个性化信息服务研究与实现

网站个性化信息服务研究与实现

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作者：韩宝乐郑州大学

学位级别：硕士

网络上的信息呈爆炸性的增长，海量信息的涌现意味着搜索信息的成本也在不断提高。如何快速为用户提供准确的个性化信息服务，进而提高网站的访问量扩大用户群，已经成为目前网站应用技术研究的热点。个性化信息服务必须建立在分析和研... 详细信息

网络上的信息呈爆炸性的增长，海量信息的涌现意味着搜索信息的成本也在不断提高。如何快速为用户提供准确的个性化信息服务，进而提高网站的访问量扩大用户群，已经成为目前网站应用技术研究的热点。个性化信息服务必须建立在分析和研究用户行为特征、理解用户兴趣模型的基础之上，并采用方便快捷的推送技术实现。现有的网站个性化服务在建立用户兴趣模型和选择实现方式上存在着一些不足，表现在用户兴趣模型缺乏时效性好的实现手段，而一些实现方式又缺乏兴趣模型的支持而交互性不足。本文以实际运行的行业网站“中国聚氨酯工业协会网”为背景，围绕着通过web使用挖掘建立用户兴趣模型，对结合RSS技术实现网站个性化信息服务进行了探讨，主要完成了以下工作：\n 首先对web挖掘技术及RSS技术进行了详细的分析，给出了将RSS技术和web使用挖掘相结合，实现个性化网站信息服务的具体步骤，包括web日志数据的转换、清理和挖掘过程，以及将用户兴趣模式通过RSS技术加以利用和实现的方法。进而详细地研究了活动文档访问记录的挖掘，并在应用k-均值聚类算法的过程中，对算法做了一些改进。最后，以“中国聚氨酯工业协会网”为背景，实现了网站的个性化服务。

关键词：网站建设个性化信息服务数据挖掘 web使用挖掘 RSS技术

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基于蚁群算法的web挖掘技术的设计与实现

基于蚁群算法的Web挖掘技术的设计与实现

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作者：吴林旭长沙理工大学

学位级别：硕士

本文通过研究现有的web挖掘中聚类和分类技术的基础上,将一种基于蚁群优化的分类算法应用于web内容挖掘的页面分类中;并引入一种基于改进的蚁群算法应用于web使用挖掘的用户事务聚类中。实验结果表明:与传统算法相比较,基于蚂蚁的聚类... 详细信息

本文通过研究现有的web挖掘中聚类和分类技术的基础上,将一种基于蚁群优化的分类算法应用于web内容挖掘的页面分类中;并引入一种基于改进的蚁群算法应用于web使用挖掘的用户事务聚类中。实验结果表明:与传统算法相比较,基于蚂蚁的聚类和分类算法在web挖掘中具有一定的优势。本文首先在对web挖掘过程进行分析的基础上,详细地分析了web挖掘中聚类和分类的现有技术的优缺点。深入讨论了几种改进的蚁群算法,在分析了现有算法应用于web挖掘技术上的不足之后,本文将一种基于蚁群优化的分类算法AntMiner3应用到web内容挖掘中的页面分类上,并进行了非结构化数据集的处理。通过实验分析,得出了分类规则的准确率和简洁性同传统分类算法C5.0进行了对比:AntMiner3算法的分类规则在准确率和简洁性方面更优。最后,引入了一种改进的蚁群算法（Improved Ant Colony Algorithm,IACA）,并给出了基于IACA的聚类分析模型,继而对相应的算法进行实现,并应用到web使用挖掘的聚类模型上。通过实验仿真,该聚类算法在聚类过程中,能够很好地避免算法出现停滞,并且较好地解决了全局优化的问题,使聚类的整体性能达到最优。

关键词： web挖掘蚁群算法 web内容挖掘 web使用挖掘分类聚类

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web会话构造中基于多窗口的路径补充

引用

计算机应用与软件 2009年第7期26卷 46-47,51页

作者：黄金晶赵雷杨季文苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

在W eb会话识别中,传统的路径补充算法仅考虑了点击"后退"按钮造成日志记录的不连续性。针对此问题,提出基于多窗口的路径补充思想,并结合确定的有限自动机(DFA)来实现该算法。对于用户从新窗口打开页面,异步并发访问网站时... 详细信息

在W eb会话识别中,传统的路径补充算法仅考虑了点击"后退"按钮造成日志记录的不连续性。针对此问题,提出基于多窗口的路径补充思想,并结合确定的有限自动机(DFA)来实现该算法。对于用户从新窗口打开页面,异步并发访问网站时造成日志记录的不连续,该算法能避免按"后退"方式进行路径补充,而是采用多窗口方式。通过实例验证了该方法比传统路径补充算法更能准确地反映用户实际的访问路径。

关键词： web使用挖掘会话构造路径补充多窗口

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