检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：汪曦东合肥工业大学

学位级别：硕士

web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。一般来说，它的研究领域包括web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。其中，web使用挖掘的研究目的在于发现用户浏览网站的行为规律，改善站点的结构和... 详细信息

web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。一般来说，它的研究领域包括web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。其中，web使用挖掘的研究目的在于发现用户浏览网站的行为规律，改善站点的结构和页面间超链接结构，提高站点服务质量以及在电子商务中的客户关系管理方面的决策支持。本文在介绍web使用挖掘发展概况的基础上，详细论述了web使用挖掘的整个过程和相关技术。本文所做的主要工作和新见解如下： ● 详细论述了web挖掘的定义、体系结构和分类，并且阐述了各个类别的主要研究内容； ● 阐述web使用挖掘的定义、过程，以及各个阶段的研究内容和相关技术； ● 在web使用挖掘的数据预处理阶段，提出了一种新的会话构造方法——基于时间和引用的启发式方法。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。所以，这在一定程度上方便了用户频繁访问模式的挖掘； ● 在第四章中，本文在修改FP-Tree算法的基础上，提出一种发现用户频繁访问模式的算法(FAP-Mining)。该算法可以用于发现不同类型的网站用户的访问模式，并且可以根据专家设定的支持度阈值发现用户的频繁访问模式； ● 设计开发了web使用挖掘实验系统(web Usage Mining Experimental System)。此系统包含四个主要功能模块：数据清洗模块、会话构造模块、流量分析模块和访问模式挖掘模块。会话构造模块中不仅实现了基于时间和引用的会话构造方法，并且将它与其它流行的会话构造方法进行了比较；流量分析模块从总体上分析网站的浏览情况；访问模式挖掘模块实现了本文第四章提出的FAP-Mining算法。

关键词：数据库知识发现数据挖掘 web挖掘 web使用挖掘会话构造频繁访问模式

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集成web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法

引用

小型微型计算机系统 2004年第7期25卷 1170-1173页

作者：邢东山沈钧毅宋擒豹西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

提出了一种集成 web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法 .介绍了 web页面及其聚类 .通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列 .从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式 .该模型对于网... 详细信息

提出了一种集成 web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法 .介绍了 web页面及其聚类 .通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列 .从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式 .该模型对于网络管理者理解用户的行为特征和安排 web站点结构有较大的意义 .

关键词：浏览兴趣迁移模式 web内容挖掘 web使用挖掘电子商务

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基于web使用挖掘的智能个性化系统研究

基于WEB使用挖掘的智能个性化系统研究

引用

作者：陈美娜河北工业大学

学位级别：硕士

近年来，随着Internet的飞速发展，越来越多的研究机构、团体以及个人开始注意到网络，并通过它来发布信息、查找信息。尽管Internet上有海量的信息，人们还是常常感到不能够找到自己想要找的信息。于是，人们提出来将数据挖掘思想与智... 详细信息

近年来，随着Internet的飞速发展，越来越多的研究机构、团体以及个人开始注意到网络，并通过它来发布信息、查找信息。尽管Internet上有海量的信息，人们还是常常感到不能够找到自己想要找的信息。于是，人们提出来将数据挖掘思想与智能个性化思想结合来建设网站的想法。智能个性化网站不但能够对用户和页面进行聚类操作，还能够为不同的用户提供相应的服务。换句话说，这种网站可以为用户提供个性化的服务。由于web是一个无结构的动态的分布式的信息系统，直接对它进行挖掘是困难的，获取的知识是不可靠的。然而，web服务器的log日志有着完整的结构。所以，我们可以通过对web日志文件的挖掘来实现智能个性化服务。本文首先分析了网络的现状，并提出了问题所在。然后介绍了web挖掘的描述及其意义，以及实现智能个性化预测服务所用到的理论基础。接着，详细的描述了本系统的三个处理过程。数据预处理阶段。数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，它主要包括四部分的工作：数据收集、数据净化、数据转换、数据归约。挖掘算法阶段。这部分工作是本文的一个重点。挖掘算法阶段使用优化的矩阵聚类算法——权值矩阵聚类算法对用户群体和页面进行聚类。与普通的矩阵聚类算法相比，权值矩阵聚类算法将网站访问频度作为参数考虑进来提出了一个新的概念——权值关联矩阵，这是本文的创新点之一，它的优点是能够更准确的反映网站的访问情况。模式分析及应用阶段。本阶段将挖掘结果应用到预测用户的访问路径和新用户的归类上，这是本文的另一个重要工作。这里提出了一种新的路径预测算法——HCI算法。它的基本思想是：为当前浏览页面的每个链接计算出一个分值，分值最大的即为推荐链接。这是本文的另一个创新点。通过与传统路径预测算法的比较，HCI算法的优点是：描述用户的行为更准确，预测用户的浏览路径更简单方便，预测命中率较高。对于新的用户，当他们第一次浏览网站的时候，通过计算他们和其他用户的相似度对其进行归类。通过对学校日志的实践证明，采用基于改进的矩阵聚类算法进行挖掘，并将挖掘结果用于个性化服务的思想是有效的、可行的。这种实践为以后将个性化服务用于电子商务网站铺平了道路。

关键词： web挖掘 web使用挖掘个性化矩阵聚类路径预测

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一种新的web用户群体和URL聚类算法的研究

引用

控制与决策 2007年第3期22卷 284-288页

作者：宋江春沈钧毅西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

提出一个基于web日志的web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问... 详细信息

提出一个基于web日志的web用户群体和站点URL聚类算法.使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了web站点的用户事务矩阵,并在此基础上对web用户群体和站点URL进行聚类.由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问次数,使算法的精度和效率都大大提高.同时,该算法能较好地处理类间重叠问题,使算法具有较好的实用性.最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究.

关键词： web使用挖掘用户浏览模式用户访问矩阵用户事务聚类站点URL聚类

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基于协同过滤和web使用挖掘的电子商务推荐系统

基于协同过滤和Web使用挖掘的电子商务推荐系统

引用

作者：吕海军哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.有鉴于此,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.首... 详细信息

电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展.但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,电子商务推荐系统也面临一系列挑战.有鉴于此,该文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究.首先,该文给出了推荐系统的分类,包括消费者的输入信息、向消费者提供推荐的方式、生成推荐的技术和推荐的个性化水平.该文分析了用于完成推荐的各种技术,包括信息过滤、数据挖掘和其他技术,介绍了各种技术产生推荐的思想,并指出了其优缺点.其次,该文分析了传统的协同过滤技术进行推荐时存在的缺陷,提出了使用Jaccard系数作为重要性加权因子控制与主动客户高度相关的,但是彼此之间共同评分的项的数目较少的邻居的数量,从而实现了对协同过滤算法的改进.该文进行了皮尔森相关系数和Cosine相关系数两种相似度算法的实验,同时比较了选择邻居的相关系数阈值和最好的k个邻居的两种方法.第三,该文研究了基于web使用挖掘的推荐技术,这种技术将电子商务推荐应用问题分解为三个子问题,即数据预处理问题、模式发现问题、推荐生成问题.该文详细描述了一般web使用挖掘的过程,同时在模式发现阶段尝试使用基于邻居和链接的ROCK聚类算法,利用其面向二进制数据和分类数据的属性,对使用二进制权值衡量重要性的页面视图进行聚类.通过实验分析了web使用挖掘技术在电子商务推荐系统中的应用.最后,在上述工作的基础上,为了改善推荐系统性能,该文研究了组合传统的协同过滤和基于ROCK聚类的web使用挖掘的混合推荐系统的体系结构,论述了系统运行的推荐策略,此外,该文还提出在推荐系统中采用即时通信技术,解决其处理客户反馈实时性差的问题.并分析了推荐系统的营销广告方案.论文研究成果部分解决了协同过滤技术对主观客户评分的依赖、缺乏可扩展性,以及面对高维度和稀疏数据时性能差的一些缺点.

关键词：电子商务推荐系统协同过滤 web使用挖掘

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一个简单web使用模式算法的电子商务应用

引用

计算机系统应用 2007年第2期16卷 39-42页

作者：王昌山西财经大学信息与管理学院山西太原市030006

在电子商务网站中,web使用挖掘可以通过分析web日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息。本文形式化描述和分析了一个web使用模式算法,并给出了应用的设计思路。该算法简单、有效、易于实现,适合于构建低成本B2C网站。

关键词： web使用挖掘数据分析电子商务 B2C

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一种web流频繁模式挖掘算法

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模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 757-762页

作者：郭建奎黄震华阮备军朱扬勇复旦大学计算机信息与技术系上海200433

基于自顶向下的投影挖掘策略,提出一种无需多遍扫描数据库的 web 访问模式算法 TAM-WAP.其特点是用当前所挖掘数据的特征去驱动一个预测算法,根据预测结果,有选择性地生成中间数据.对多种实际数据和模拟数据的实验表明,本文算法优于传... 详细信息

基于自顶向下的投影挖掘策略,提出一种无需多遍扫描数据库的 web 访问模式算法 TAM-WAP.其特点是用当前所挖掘数据的特征去驱动一个预测算法,根据预测结果,有选择性地生成中间数据.对多种实际数据和模拟数据的实验表明,本文算法优于传统算法.

关键词： web挖掘 web使用挖掘 web访问模式

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使用语言最小支持度和偏爱度挖掘偏爱的模糊浏览路径

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小型微型计算机系统 2007年第6期28卷 1098-1102页

作者：吴瑞山西师范大学数学与计算机学院山西临汾041004

提出了使用语言最小支持度和偏爱度的web日志挖掘方法.表示用户兴趣和偏爱程度的支持度和偏爱度被刻画成相应的模糊语言变量,通过与最小语言支持度和偏爱度(模糊语言变量)比较,判定该网页是否是一个用户偏爱网页,这种语言的输入输出更... 详细信息

提出了使用语言最小支持度和偏爱度的web日志挖掘方法.表示用户兴趣和偏爱程度的支持度和偏爱度被刻画成相应的模糊语言变量,通过与最小语言支持度和偏爱度(模糊语言变量)比较,判定该网页是否是一个用户偏爱网页,这种语言的输入输出更自然更易理解.此外,网页上的浏览时间也是反映用户兴趣和偏爱的一个重要因素,它也被表示成相应的模糊语言变量,既体现不同网页浏览时间的不同,也可以忽略它们之间的细微差别.所获得的带有模糊时间的用户偏爱浏览路径更能反映用户的兴趣和偏爱性.

关键词： web使用挖掘模糊语言变量用户偏爱浏览路径支持度偏爱度

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基于s-Tree算法的个性化推荐服务研究

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计算机科学 2007年第4期34卷 217-221页

作者：宁小红余森森浙江师范大学杭州310012

本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法,并以此去分析用户的访问模式,挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息,进而优化站点结构,为用户提供“一对一”个性化的web页面访问预测及内容推荐。

关键词： web使用挖掘个性化服务推荐

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电子商务中应用web使用挖掘的研究

电子商务中应用Web使用挖掘的研究

引用

第15届全国计算机新科技与计算机继续教育学术会议

作者：刘菲中南财经政法大学信息学院武汉430064

本文介绍了电子商务中web挖掘的应用.重点描述了web使用挖掘的过程和技术框架.最后阐述了web使用挖掘理论在电子商务中的应用,并提出了web挖掘目前还存在的问题.

关键词： web挖掘 web使用挖掘电子商务技术框架

来源：评论

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