检索结果-内蒙古大学图书馆

面向电子商务的web挖掘技术及其应用研究

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计算机工程与设计 2006年第1期27卷 95-98页

作者：董德民何钦铭浙江大学计算机学院

电子商务过程中企业和组织面临一系列网络信息的获取问题,对解决这些问题的web内容挖掘、web结构挖掘、web使用挖掘技术进行了综述,并介绍了web挖掘技术在智能搜索引擎、企业危机管理、客户关系管理及个性化服务系统中的应用。

关键词：电子商务 web内容挖掘 web结构挖掘 web使用挖掘

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结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务

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计算机工程与应用 2005年第18期41卷 162-165页

作者：戴东波印鉴中山大学计算机系广州510275

随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是... 详细信息

随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法,没有或很少考虑结合页面内容—这才是用户真正感兴趣的。该文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务,该推荐服务根据频繁最大前向访问路径,提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念,根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性,来向用户提供个性化推荐服务。经推荐质量分析,这种方法具有较好的推荐优化能力。

关键词： web个性推荐 web使用挖掘 web内容挖掘

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用户访问模式在线挖掘系统的应用研究

用户访问模式在线挖掘系统的应用研究

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作者：焦霖楠天津大学

学位级别：硕士

挖掘用户访问网站的模式是目前数据挖掘技术在Internet上的重要应用之一,挖掘用户访问网站的模式,可以使网站建设者清楚地了解自己网站不同用户的兴趣和整个网站页面的访问情况,从而可以通过调整网站的逻辑组织结构或建立自适应网站来... 详细信息

挖掘用户访问网站的模式是目前数据挖掘技术在Internet上的重要应用之一,挖掘用户访问网站的模式,可以使网站建设者清楚地了解自己网站不同用户的兴趣和整个网站页面的访问情况,从而可以通过调整网站的逻辑组织结构或建立自适应网站来方便不同用户的访问。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服务器的日志有着完整的结构,可以通过对web日志文件的挖掘来实现智能个性化服务。本文通过研究相关的推荐系统的体系结构,根据目前主流的电子商务推荐的体系结构,设计实现了用户访问模式在线挖掘系统(User Navigation Pattern Mining Recommending System,UNPMRS),然后详细讲解了该系统中各个模块的构造、功能以及如何相互协作从而最终完成推荐任务;并着重研究了数据预处理和推荐算法的实现。数据预处理是web使用挖掘过程中关键一步,其处理结果的质量直接影响后续步骤比如路径分析、用户聚类和关联规则挖掘等的效果。本文通过研究目前主流的数据预处理的流程,根据UNPMRS中访问模式聚类模块的具体需求,提出了基于天数的用户会话划分方法,提高了数据预处理过程的效率,取得了较好的试验效果。本文将聚类分析方法结合关联规则推荐算法,应用于web日志文件的挖掘,以改进电子商务推荐系统的推荐方法,经过实验表明,该算法能够显著改进推荐测度的精确率指标和综合评价指标。所有实验数据完全为实际网站web日志数据,非模拟生成,进一步保证了实验结果的准确性和可靠性。

关键词：用户访问模式挖掘 web使用挖掘数据预处理聚类分析关联规则

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基于web挖掘的多Agent个性化信息服务系统研究与实现

基于Web挖掘的多Agent个性化信息服务系统研究与实现

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作者：杨小莉南京农业大学

学位级别：硕士

Internet是一个开放、动态、异构的网络，资源分布很分散，信息量非常之大，且没有统一的管理。当查找信息时，单凭用户个人的力量查找、过滤信息将会花费大量的时间。搜索引擎以及各种专业的检索系统的出现为人们查找信息减轻了一定的... 详细信息

Internet是一个开放、动态、异构的网络，资源分布很分散，信息量非常之大，且没有统一的管理。当查找信息时，单凭用户个人的力量查找、过滤信息将会花费大量的时间。搜索引擎以及各种专业的检索系统的出现为人们查找信息减轻了一定的负担。但是这些普通的搜索引擎、专业检索系统并不能满足人们的个性化需求，人们还是需要花费许多时间过滤信息，因此个性化信息服务的概念被人们提出来。本文在研究已有个性化信息服务知识的基础上针对江苏省工程技术文献信息中心信息服务系统提出并实现了基于web挖掘的多Agent个性化信息服务系统。系统功能分别由三个Agent完成——用户Agent、过滤Agent和推荐Agent，三者独立工作，且相互联系。用户Agent主要负责用户模型建立和人机界面交互工作。用户模型建立工作主要分为用户知识的获取、用户模型表示、用户模型更新。过滤Agent负责信息的过滤工作，采用内容过滤和协作过滤相结合的方式。信息推荐Agent负责向用户推荐信息，本系统中采用了网页推荐和邮件推荐形式。三个Agent分工明确，共同完成个性化信息服务工作。三者采用对等结构，结合方式灵活。本系统是国内第一个针对TRIP系统的文献日志进行挖掘的个性化信息服务系统。系统中用户Agent利用江苏省工程技术文献信息中心信息服务系统的支撑平台TRIP系统的文献日志进行挖掘，提取出用户的兴趣，建立了用户模型。另外，系统计算用户兴趣指标时在逆文献频率加权的基础上引入了日期参数。最后根据江苏省工程技术文献信息中心信息服务系统的文献查询日志对系统进行了测评，包括系统性能测评和系统推荐质量测评。本文前两章分别是个性化信息服务综述和相关技术介绍。第3章介绍了基于web挖掘的多Agent个性化信息服务系统的理论模型。第4章介绍了基于web挖掘的多Agent个性化信息服务系统的实现，包括系统的背景介绍、实现流程以及系统介绍。第5章中介绍了基于web挖掘的多Agent个性化信息服务系统测评。测评分为系统处理性能测评和推荐结果测评。第6章为，总结与展望，介绍本课题的创新之处，存在的问题以及进一步的研究。

关键词：个性化信息服务 web使用挖掘 web日志挖掘多Agent

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web站点日志数据挖掘的研究与实现

WEB站点日志数据挖掘的研究与实现

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作者：吕亚兵武汉理工大学

学位级别：硕士

web站点日志的数据挖掘是对用户与web服务器的交互产生的日志数据使用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识,得到用户的访问模式和用户的兴趣,从而为用户的个性化服务提供依据,同时将一些可疑的访问信息及时反馈给网站管理员以加强网站的... 详细信息

web站点日志的数据挖掘是对用户与web服务器的交互产生的日志数据使用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识,得到用户的访问模式和用户的兴趣,从而为用户的个性化服务提供依据,同时将一些可疑的访问信息及时反馈给网站管理员以加强网站的安全性。本系统以web日志和web拓扑结构作为数据源,从数据收集、数据预处理和数据挖掘分析三个阶段阐述系统的整体结构和实现,系统采用图论来表现关联规则挖掘的优化算法并给出部分JAVA代码实现。引入关联规则挖掘,对关联规则基本概念作了介绍,提出了关联规则的分类方法。对挖掘算法的介绍,对传统相似度聚类分析进行了研究并做出了改进。基于安全的考虑提出了正常浏览模式、异常浏览模式的概念并利用改进的相似度进行挖掘。对传统的Apriori算法进行改进,提出了用图论的方法即大图法来挖掘用户偏好路径,发现用户的访问兴趣。提出了基于web日志挖掘技术的站点日志挖掘体系结构,为进一步实现web站点智能化服务打下基础。本论文的结构如下: 第1章:对目前的数据挖掘技术进行了分析,着重指出了web挖掘的国内外研究现状和热点,阐述了最新的数据挖掘分类,并提出了研究站点日志挖掘的主要内容和意义。第2章:详细讲述web数据挖掘,阐述当前web数据挖掘的最新分类和由于数据的结构性不同所面临的困难,最后重点讲述日志和日志挖掘实现流程。第3章:讲述了web日志挖掘中的信息收集。不同信息源分析和信息收集的过程。第4章:从数据预处理的目的、过程、程序实现以及相关数据库建立等方面分析了日志挖掘的数据预处理过程,重点阐述了数据净化、用户识别、路径补充和事务识别。第5章:讨论如何进行日志挖掘和相应的算法分析。包括采用会话相似度分析将日志记录分为正常访问模式和异常访问记录,引入大图法采用关联规则分析用户的偏好路径。第6章:给出了日志挖掘系统的实验体系和部分实验结果。第7章:总结了本课题研究成果主要有四点,指出了需要进一步改进的方面。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘 web站点日志用户访问模式

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货运代理企业管理信息系统的设计与实现

货运代理企业管理信息系统的设计与实现

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作者：翟晶玉大连海事大学

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,揭示其... 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。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。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 ASP技术 web使用挖掘矩阵聚类

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利用web数据挖掘实现web个性化服务

利用Web数据挖掘实现Web个性化服务

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作者：汪崇文华中科技大学

学位级别：硕士

相对于互联网上的海量数据而言，个人阅读和理解信息的能力非常有限，人们很难获得他们所期望的知识。为了解决这个问题，人们提出了很多技术来帮助用户更好的利用网上资源，web个性化即为其中之一。\n web个性化技术是指不断学习站... 详细信息

相对于互联网上的海量数据而言，个人阅读和理解信息的能力非常有限，人们很难获得他们所期望的知识。为了解决这个问题，人们提出了很多技术来帮助用户更好的利用网上资源，web个性化即为其中之一。\n web个性化技术是指不断学习站点的经验，改进站点的信息组织方式和提供方式，以更好地向用户提供信息的技术，是一项涉及到web、数据库、数据挖掘、机器学习、信息学、统计学等多个领域的交叉新技术。它的主要目的是更好地连接信息的提供者和信息的使用者，一方面帮助信息使用者尽快发现他们所需要的信息，另一方面也帮助信息提供者将信息更好地提供给信息使用者。\n 因为巨量数据、稀疏数据和信息质量等问题，web数据挖掘技术在web个性化研究与实践当中得到了越来越广泛的应用，web使用挖掘技术在web个性化数据分析过程中越来越具有统治地位。本文首先从基础的角度综述了web数据挖掘和web个性化服务的基本技术。然后，本文详细介绍了基于web数据挖掘的web个性化的处理过程，并从聚类分析、关联规则和序列模式等几个方向分析比较了web数据挖掘在web个性化领域应用的技术现状。\n web个性化应用的web挖掘技术对web的巨量性、非结构性和有限性都有一定的考虑，但是它对web的动态性却考虑的较少。为此，基于对web个性化技术的研究，本文提出了一种考虑web动态性的基于web挖掘的web个性化服务系统模型。该系统综合了信息的使用、内容和主观兴趣等三个方面特征。它由离线子系统和在线子系统两部分组成，共包含四个过程：数据采集、数据预处理、数据分析和在线推荐。\n 该个性化服务系统采用群体聚类算法作为处理的基础，融合信息的使用特征和内容特征，兼顾用户的浏览行为和行为语义，能够在处理旧有信息时对新加入信息也进行妥善考虑。此外还引入了信息的主观兴趣特征，力求在适应动态性、实现个性化的同时能够利用站点的动态性向用户提供更加新颖的信息。

关键词： web数据挖掘 web个性化 web使用挖掘 web内容挖掘 web结构挖掘主观兴趣度度量海量数据

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蚁群算法在web挖掘中的应用研究

蚁群算法在Web挖掘中的应用研究

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作者：戴升祥广西大学

学位级别：硕士

本文比较系统、完整地分析和论述了web挖掘中的各项技术，总结了现有的web挖掘中的聚类技术和分类的研究成果。结合蚁群优化算法，将一种基于蚂蚁“相容理论(colonial closure)”原理的聚类算法应用于web使用挖掘的页面聚类中；并引入... 详细信息

本文比较系统、完整地分析和论述了web挖掘中的各项技术，总结了现有的web挖掘中的聚类技术和分类的研究成果。结合蚁群优化算法，将一种基于蚂蚁“相容理论(colonial closure)”原理的聚类算法应用于web使用挖掘的页面聚类中；并引入一种基于“蚂蚁觅食”原理的分类算法应用于web内容挖掘的页面分类中。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。论文首先对web使用挖掘的四个过程：数据预处理、模式发现、模式分析和模式应用进行了详细地论述、并对在web挖掘中进行聚类和分类的现有技术的优缺点做了综述性的评价。介绍了蚁群算法的起源、蚁群算法的原型以及为了借鉴蚂蚁行为而建立的人工蚂蚁概念与真实蚂蚁的异同，且给出了蚁群聚类算法的基本思想。在给出了必要的背景知识之后，本文将一种基于蚂蚁“相容理论”原理的聚类算法应用于web使用挖掘的页面聚类中，对web日志进行了根据目的而需的预处理工作。实验结果表明：较传统算法，该聚类算法对web页面进行聚类时，无需先验知识的支撑，并能够聚出各种大小的簇、且聚类结果能够很好地被解释。然后，论文提出一种蚂蚁分类算法Ant Miner3应用到web

关键词： web挖掘蚁群算法 web使用挖掘 web内容挖掘聚类分类

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基于web挖掘的个性化远程教学的研究

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计算机时代 2006年第7期 69-70页

作者：刘延华桂万云安徽师范大学教育科学学院安徽芜湖241000 安徽师范大学数学计算机学院

目前基于Internet的远程教育提供了多种个性化教学支持服务,文章通过分析web使用挖掘在用户浏览行为方面的功能和作用,提出了利用web使用挖掘技术,对学生访问行为、频度、内容、停留时间等元素的分析,提取每个学生的个性特征,构造出一... 详细信息

目前基于Internet的远程教育提供了多种个性化教学支持服务,文章通过分析web使用挖掘在用户浏览行为方面的功能和作用,提出了利用web使用挖掘技术,对学生访问行为、频度、内容、停留时间等元素的分析,提取每个学生的个性特征,构造出一个基于学生访问行为和方式的个性化远程教育系统模型,以此向学生提供全面的个性化教学服务。

关键词：远程教育数据挖掘 web使用挖掘个性化教学

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web挖掘在个性化学习网站中的应用

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福建电脑 2006年第1期22卷 93-94页

作者：王利苏州大学计算机工程系

本文介绍了web挖掘的相关概念,简要分析其主要特点,介绍web使用模式挖掘的基本流程和数据采集的主要来源,对web数据挖掘在学习网站中的应用进行探讨。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘个性化学习

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