检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：武洪萍合肥工业大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅速发展和普及，网络已成为人们进行信息交流和信息处理的有效平台。人们对网络服务的期望值在不断提高，希望得到更全面、更丰富、更适合自己的web服务。但因Internet所固有的开放性、动态性与异构性，又使得用户很难... 详细信息

随着Internet的迅速发展和普及，网络已成为人们进行信息交流和信息处理的有效平台。人们对网络服务的期望值在不断提高，希望得到更全面、更丰富、更适合自己的web服务。但因Internet所固有的开放性、动态性与异构性，又使得用户很难准确、快捷地从WWW上获取有用信息。因此，如何快速准确地获取所需信息、如何获得信息之间潜在的知识以及如何提供个性化服务，己经成为急需解决的问题，也是web挖掘领域的研究热点。 web挖掘分为web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。其中，web使用挖掘是目前最广泛的研究领域。而在web使用挖掘过程中，数据预处理起着关键的作用。本文着重研究web使用挖掘中的数据预处理技术，对数据预处理过程中涉及到的关键问题和技术进行详细的分析和研究。本论文主要做了以下几方面的工作： 1．综述了web使用挖掘的基本框架、流程及挖掘技术，对web日志预处理的过程、关键技术和方法进行了深入的研究； 2．系统讨论了web文本挖掘的相关理论及文本挖掘分析技术，给出了web文本挖掘的处理流程； 3．在分析传统事务识别方法不足的基础上，结合网页内容对事务识别方法进行适当的改进，将文本聚类算法引入到事务识别的过程中。根据改进后事务识别方法的需要，对文本聚类算法作相应的修改； 4．提出了一个web日志数据预处理模型，并通过实验验证了改进算发法的合理性。

关键词： web使用挖掘 web日志数据预处理文本聚类事务识别

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关联规则算法研究及其在汽车销售网站的应用

关联规则算法研究及其在汽车销售网站的应用

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作者：富丽娜大连理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的飞速发展,网络已经成为人们获取信息的一个重要途径,用户对web站点的要求也越来越高。这种要求体现在网站的设计是否随用户的兴趣而有针对性地改变,这就引出了“个性化”这个研究课题。在网站的设计实现过程中,如果能够... 详细信息

随着Internet的飞速发展,网络已经成为人们获取信息的一个重要途径,用户对web站点的要求也越来越高。这种要求体现在网站的设计是否随用户的兴趣而有针对性地改变,这就引出了“个性化”这个研究课题。在网站的设计实现过程中,如果能够根据用户的访问兴趣进行个性化推荐,就可以更加有针对性的满足用户的需求,赢得用户的青睐。根据数据挖掘思想和web数据挖掘技术,通过发现隐藏在数据中的用户行为模式,可以有效的实现网页的个性化推荐。本文在分析数据挖掘中关联规则理论的基础上,对关联规则挖掘算法进行了研究,FP-growth算法对不同长度的规则都有很好的适应性,同时在效率上较Apriori算法有很大的提高。但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项集,因而影响了频繁项集的挖掘效率。结合个性化推荐中关联规则的性质和特点,给出一种适合页面推荐的IFST算法,该算法在FP-growth算法初始FP-Tree结构的基础上,采用IFreq-Set-Tree结构存储频繁项集,生成前项为i-size(1挖掘规则,能有效提高挖掘效率,适用于网页的个性化推荐。最后以汽车销售网站的研发为背景,本文设计了一个基于关联规则的个性化推荐模型,该模型分为离线处理部分和在线推荐部分。文中给出了推荐系统的系统框架、总体技术方案和具体实现方法。在综合考虑了页面间置信度和当前页面与被推荐页面之间距离等因素,给出了推荐页面的生成方案。页面的个性化推荐实验表明,该方案能够按照预期的设想,在用户浏览的过程中提供符合用户浏览习惯和兴趣的个性化推荐。

关键词：关联规则 web使用挖掘个性化推荐

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web日志挖掘在网站优化中的研究与应用

Web日志挖掘在网站优化中的研究与应用

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作者：朱越强大连海事大学

学位级别：硕士

web日志挖掘是web挖掘中重要的研究课题之一。web日志挖掘的研究对象是web日志数据。从服务器的观点分析,挖掘的对象是提供服务的网站的信息,挖掘结果可以帮助改善网站的设计。从用户的点击序列分析,可以发现一个用户的使用信息,可帮助... 详细信息

web日志挖掘是web挖掘中重要的研究课题之一。web日志挖掘的研究对象是web日志数据。从服务器的观点分析,挖掘的对象是提供服务的网站的信息,挖掘结果可以帮助改善网站的设计。从用户的点击序列分析,可以发现一个用户的使用信息,可帮助实现网页的预存取和缓存。本文所要研究的web日志挖掘在网站优化中的应用就是对web使用日志这些半结构化的数据进行预处理后,根据Mark Sweiger和Mark ***提出的点击流数据仓库模型,并结合就业网站的实际数据,创建了适合实例网站的点击流数据仓库模型,然后运用SQL 2000 Analysis Service中的决策树模型进行数据挖掘,最后对数据挖掘结果进行数据分析,给网站的管理者提供网站结构优化的建议。本文主要在如下的方面做了主要的工作: 首先为数据预处理的数据导入、用户识别和会话识别部分提供了详细的算法,web日志数据通过这些算法进行预处理后,为数据仓库的建立提供了可靠的准备数据。其次在点击流数据仓库模式建立的问题上,根据前人提供的标准点击流仓库模型,提出了适合实例网站的数据仓库逻辑模型,并在此逻辑模型的基础上,建立相应的物理模型。最后将上述的数据预处理算法和数据仓库模型应用在就业网近两个月的web访问日志中,然后运用决策树模型分析数据源的各个维,并将分析结果在网站结构的调整中进行应用。

关键词： web使用挖掘 web日志预处理点击流数据仓库网站优化

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数据挖掘在web个性化服务中的应用研究

数据挖掘在Web个性化服务中的应用研究

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作者：段淑敏河南大学

学位级别：硕士

面对World Wide web上的海量信息,如何快速、准确地从动态、异质、半结构化的数据中提取人们感兴趣的、隐含的、有应用价值的知识,已成为人们普遍关注的问题。web个性化服务指web站点通过跟踪,研究用户登陆信息,发现用户的喜好,动态地... 详细信息

面对World Wide web上的海量信息,如何快速、准确地从动态、异质、半结构化的数据中提取人们感兴趣的、隐含的、有应用价值的知识,已成为人们普遍关注的问题。 web个性化服务指web站点通过跟踪,研究用户登陆信息,发现用户的喜好,动态地为用户提供浏览建议,制定浏览内容。web数据挖掘是利用数据挖掘技术在网页数据中发现潜在的、有用的模式或信息。本文将模糊聚类运用到web使用挖掘中,在实现web服务器日志的数据预处理后,对web事务数据进行web模糊聚类、分析、研究,有效的抽取出用户感兴趣的模式。通过web使用挖掘技术可按照用户的兴趣和爱好智能地改进web站点上的信息组织与显示,针对不同用户提供不同的服务策略和服务内容,改善网站的质量,使网站建设和修改更加有的放矢,减少用户的无效点击操作次数,缩短查找信息的时间,提高访问效率,更好地实现web个性化服务。本文研究了web数据挖掘的预处理过程,并给出了各项任务的相关算法。通过对模糊聚类理论和技术的研究,提出了web使用挖掘技术的模糊聚类过程模型。对于该模型在web事务中的web用户聚类、web页面聚类等方面的应用和实现进行了探索性研究。研究了基于页面层次和偏好度获取浏览频繁路径的方法。结合XML技术,提出了一个web个性化系统框架。依照该框架开发网站的相关管理系统可针对用户不同兴趣转变服务策略,提供针对性的服务,在不增加现有服务站点硬件设备的同时使其更具人性化。

关键词：数据挖掘个性化技术 web使用挖掘模糊聚类

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数据挖掘技术在网站个性化推荐中的应用

数据挖掘技术在网站个性化推荐中的应用

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作者：彭建光上海交通大学

学位级别：硕士

web页面过于复杂,而且是无结构的、动态的,导致人们难以迅速、方便地在web上找出所需要的数据和信息。web数据挖掘是从大量的web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式的过程。它... 详细信息

web页面过于复杂,而且是无结构的、动态的,导致人们难以迅速、方便地在web上找出所需要的数据和信息。web数据挖掘是从大量的web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式的过程。它是传统数据挖掘技术在web环境下的应用。在网站的设计实现过程中,如果能够根据用户个体的访问兴趣来进行个性化推荐,将会提高用户对网站的浏览效率,更加有针对性的满足用户的需求,从而赢得用户的青睐。通过对用户的访问信息进行web使用挖掘,进而发现其中的模式,可以有效的实现网页的个性化推荐。对web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘之间的差异进行的对比和深入研究表明,web使用挖掘在网站的个性化推荐中具有重要意义。通过对web使用挖掘的一般过程的分析,给出了适合于网站的个性化推荐方案。分析和比较从客户端、代理端、服务器端及后台数据库获取web数据的特点及优势,同时分析了各种数据源在数据收集及准确反映用户浏览行为方面的局限性,最终确定了面向服务器端进行web使用挖掘的方向。进一步分析服务器端数据源的特性,给出了针对此数据源的数据预处理方案及改进方法,提出了数据净化、用户识别、会话识别等关键预处理步骤,以便为其后的挖掘过程提供尽可能准确的数据。对网页拓扑结构及页面的访问时间进行分析,剔除了非用户兴趣的页面,提高了数据源的准确性。通过分析个性化推荐中关联规则的性质,给出了适合于网页个性化推荐的挖掘方法,并选择了满足该方法的存储结构以及关联规则挖掘算法,在综合考虑页面支持度、访问时间以及当前页面与被推荐页面之间距离等因素的基础上,给出了推荐页面的加权方案,以进一步提高推荐页面的准确率。最后,应用以上方案,对某网站的个性化推荐服务进行了设计。网站的运行结果表明,该方案能够使网站按照预期的设想,在用户浏览的过程中,提供符合用户浏览习惯和兴趣的个性化推荐。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘关联规则个性化推荐

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基于web数据挖掘的企业信息系统设计与实现

基于WEB数据挖掘的企业信息系统设计与实现

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作者：姜元盛大连理工大学

学位级别：硕士

本论文完成了某货运代理企业管理信息系统的设计与实现，并在此基础上将数据挖掘技术引入到企业的经营管理中。企业管理信息系统是企业与外界信息交流的平台，交流中客户的浏览信息被web服务器自动收集，有效的对这些日志进行分析，揭... 详细信息

本论文完成了某货运代理企业管理信息系统的设计与实现，并在此基础上将数据挖掘技术引入到企业的经营管理中。企业管理信息系统是企业与外界信息交流的平台，交流中客户的浏览信息被web服务器自动收集，有效的对这些日志进行分析，揭示其中页面类属关系、用户类属关系和频繁访问路径等，不但可以优化站点的结构，还可以为企业更准确的定位市场、更有效的制定市场经营策略提供有价值的参考，帮助企业在竞争中获得更大的优势。\n 本文从理论和实践上实现了在B/S模式下利用ASP技术来开发某货运代理企业的管理信息系统。结合企业的实际情况，对基于web的管理信息系统的各个功能模块进行了详细的分析、设计和实现。分析了web数据库开发过程中常用的技术：包括ASP技术，ADO技术等。在数据查询方面，实现了多条件查询和模糊查询，使查询更加灵活和方便。\n 本文描述了web使用挖掘在企业管理中的应用。基于国内外最新研究成果，详述了web数据挖掘的分类、过程和应用范围。说明如何进行web使用挖掘及在web使用挖掘中应采取的数据挖掘技术。web使用挖掘是应用于Internet的技术，Internet中的数据是半结构化的，很难对它进行处理，但是web服务器日志记录具有良好的结构，非常有利于数据挖掘的进行。论文中采用直接对由网站结构和用户浏览信息构成的关联矩阵进行处理的方法，将网站访问频度作为参数考虑进来，可以更准确的反映网站的访问情况，使处理过程更简单。对其web服务器的日志记录进行挖掘的结果为网络管理者改进网页提供了有价值的参考，这种实践为将个性化服务用于电子商务网站提供了可能。最后对本文进行总结，并提出进一步的研究方向和将要做的工作。

关键词： B/S模式 ASP技术 web使用挖掘矩阵聚类企业信息系统

来源：评论

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基于web内容和日志挖掘的个性化服务研究

基于Web内容和日志挖掘的个性化服务研究

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作者：温婷婷大连理工大学

学位级别：硕士

随着Internet的普及和信息技术的快速发展,传统的web信息获取方式由于其通用的性质,不能满足不同兴趣、不同访问目的用户的需求,从海量的网络信息中有效地获得个性化信息已成为人们迫切的需要,因此,个性化服务技术越来越受到广泛的重视... 详细信息

随着Internet的普及和信息技术的快速发展,传统的web信息获取方式由于其通用的性质,不能满足不同兴趣、不同访问目的用户的需求,从海量的网络信息中有效地获得个性化信息已成为人们迫切的需要,因此,个性化服务技术越来越受到广泛的重视。个性化服务是通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和访问行为,从而实现主动推荐的目的。本文重点对个性化服务技术中的web挖掘技术进行了研究,结合web内容挖掘和web使用挖掘给出了一种整合挖掘的方法,并设计了一个web挖掘策略来验证这个挖掘方法的性能。挖掘策略采用一种基于web内容和web日志的整合挖掘方法对网站用户访问模式进行自动分类,本方法通过抽取网页文字内容的信息项获得网页主题信息,结合web服务器日志文件建立用户访问模式描述文件,来分类用户访问模式和预测用户未来的访问请求。根据分类任务和预测任务的结果评价整合挖掘方法的有效性。挖掘策略的实施包含以下部分:用户访问会话识别,整合web内容挖掘和web使用挖掘,构建访问模式描述文件,分类和预测。采用两个度量值评价整合挖掘方法的性能:分类精确度A(C)和预测精确度A(P)。实验结果表明,对比单独进行一种web挖掘的方法,整合挖掘的分类精确度和预测精确度有较大提高,这种方法可以更好地促进web个性化推荐。本文结合大连市公安局“网上作战系统”的实际课题,根据基于web内容和日志的整合挖掘方法,设计了一个提供个性化服务的刑侦信息推荐系统,介绍了离线和在线部分的模块处理,描述了针对不同用户提供个性化信息推荐的过程。系统的设计目的是通过信息的主动推荐提高相关刑侦信息获取的速度,从而起到一定的辅助快速分析、得出案件侦破信息的作用。

关键词： web内容挖掘 web使用挖掘个性化服务信息推荐系统

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基于WUM的电子商务推荐研究

基于WUM的电子商务推荐研究

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作者：夏同胜合肥工业大学

学位级别：硕士

随着Internet的普及和应用，电子商务以其成本低廉、便捷、快速、不受时空限制等优点向全世界流行。电子商务为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂。一方面，用户面对大量的商品，要找到自己需要的商品变得越来越困难；... 详细信息

随着Internet的普及和应用，电子商务以其成本低廉、便捷、快速、不受时空限制等优点向全世界流行。电子商务为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂。一方面，用户面对大量的商品，要找到自己需要的商品变得越来越困难；另一方面，商家也在大量的电子数据中失去了与消费者的联系。个性化的电子商务推荐系统根据用户行为特征为用户提供一对一的服务，帮助用户找到所需的商品，从而顺利完成购买过程。商家通过推荐系统能提高电子商务系统的销售，保持与客户的联系，提高用户的忠诚度和满意度。电子商务推荐系统在各大零售网站中都得到了广泛的应用，但同时也面临一系列的挑战。针对当前电子商务推荐系统面临的问题，本文对电子商务推荐算法以及电子商务推荐系统结构进行了有益的研究和探索。主要工作有： (1)提出了客户选择问题。选出最有可能购买商品的客户，作为目标客户，也就是最终会得到推荐的客户。 (2)改进了传统的关联规则算法。改进并实现了频繁项目集生成算法和强关联规则生成算法。并且在改进算法的基础上建立和实现了产品关联模型。 (3)对多模型推荐系统的整合。本文提出一种多模型的推荐系统并加以实现。

关键词：推荐系统 web使用挖掘决策树关联规则个性化

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web挖掘

引用

内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2007年第1期28卷 143-145页

作者：杨东东王艳芬内蒙古农业大学网络中心呼和浩特010019

论述了web挖掘的分类和各种web挖掘所用的数据挖掘技术,并对web挖掘技术的应用也作了分析和展望。

关键词：数据挖掘 web挖掘 web内容挖掘 web结构挖掘 web使用挖掘

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采用反馈机制的自适应web推荐系统

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计算机技术与发展 2007年第5期17卷 133-136页

作者：王悦周国祥朱子荣合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

web服务的初衷是能让用户能够快捷方便地找到自己需要的资源,但是当前过量的网络资源反而增加了用户的麻烦。于是出现了结合用户对web使用的数据挖掘应用的web推荐系统。在传统web推荐系统的基础上引入了反馈机制。使推荐系统在线给用... 详细信息

web服务的初衷是能让用户能够快捷方便地找到自己需要的资源,但是当前过量的网络资源反而增加了用户的麻烦。于是出现了结合用户对web使用的数据挖掘应用的web推荐系统。在传统web推荐系统的基础上引入了反馈机制。使推荐系统在线给用户提供推荐功能的同时,对自身的推荐机制改进,更体现了个性化服务的灵活性。

关键词： web使用挖掘 web推荐系统反馈机制

来源：评论

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