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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

271 篇 期刊文献
132 篇 学位论文
24 篇 会议

馆藏范围

427 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

266 篇 工学
- 181 篇 计算机科学与技术...
- 102 篇 软件工程
- 82 篇 仪器科学与技术
- 8 篇 控制科学与工程
- 7 篇 机械工程
- 7 篇 信息与通信工程
- 4 篇 网络空间安全
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 土木工程
- 1 篇 矿业工程
257 篇 管理学
- 242 篇 管理科学与工程(可...
- 13 篇 图书情报与档案管...
- 9 篇 工商管理
- 1 篇 公共管理
12 篇 教育学
- 12 篇 教育学
6 篇 经济学
- 6 篇 应用经济学
5 篇 理学
- 3 篇 数学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 生物学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
1 篇 法学
- 1 篇 公安学
1 篇 医学
- 1 篇 药学(可授医学、理...
1 篇 艺术学
- 1 篇 设计学（可授艺术学...

主题

427 篇 web使用挖掘
69 篇 数据挖掘
53 篇 web挖掘
48 篇 关联规则
47 篇 数据预处理
39 篇 电子商务
33 篇 web内容挖掘
28 篇 个性化推荐
26 篇 个性化
24 篇 个性化服务
22 篇 web结构挖掘
22 篇 聚类
21 篇 web日志
16 篇 模式发现
15 篇 推荐系统
13 篇 会话识别
11 篇 web数据挖掘
10 篇 模糊聚类
10 篇 apriori算法
9 篇 聚类分析

机构

33 篇 合肥工业大学
12 篇 天津大学
9 篇 福州大学
8 篇 大连理工大学
8 篇 武汉理工大学
8 篇 广西大学
7 篇 华中科技大学
7 篇 电子科技大学
7 篇 北京理工大学
7 篇 东北大学
6 篇 浙江大学
6 篇 中山大学
6 篇 中南大学
5 篇 西安交通大学
5 篇 四川大学
5 篇 苏州大学
5 篇 华南理工大学
5 篇 衡阳师范学院
4 篇 浙江师范大学
4 篇 复旦大学

作者

11 篇 刘业政
8 篇 凌海峰
6 篇 林文龙
5 篇 zhu zhi-guo
5 篇 朱志国
5 篇 张彬
5 篇 李超锋
5 篇 zhang bin
5 篇 liu ye-zheng
5 篇 王大玲
4 篇 陶剑文
4 篇 jiang tao
4 篇 ling hai-feng
4 篇 姜元春
4 篇 liu yezheng
4 篇 王晖
4 篇 于戈
4 篇 余智学
4 篇 沈钧毅
4 篇 俞建家

语言

427 篇 中文

检索条件"主题词=WEB使用挖掘"

共 427 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

web使用挖掘研究

Web使用挖掘研究

引用

作者：高卫华上海交通大学

学位级别：硕士

web使用挖掘研究通常被认为包含两个研究方向，本文的主要研究内容—MD模型属于根据日志数据的特点，建立新模型，实施数据挖掘。\nMD模型以马尔科夫模型和有向图为主要的理论依据，研究内容主要分为两个部分：模型建立和预测算法。MD... 详细信息

web使用挖掘研究通常被认为包含两个研究方向，本文的主要研究内容—MD模型属于根据日志数据的特点，建立新模型，实施数据挖掘。\nMD模型以马尔科夫模型和有向图为主要的理论依据，研究内容主要分为两个部分：模型建立和预测算法。MD模型的建模算法将训练数据在宏观上按照网站的结构图（有向图）进行重新部署，图中的每个结点存储了经过该结点对应的页面的所有访问轨迹，该建模算法实现了训练数据按照一定的规律初步、有序排放，避免了其他模型建模过程中反复扫描训练数据、大量存储冗余信息，从而导致耗时、耗费存储空间的问题。MD模型的预测算法在训练数据分块、规律存储的基础上，只需扫描局部数据，构造与马尔科夫模型相同的预测模式集合，从而达到与马尔科夫模型等价的预测能力。\n从理论上分析，MD模型在建模过程中的时间复杂度、模型的空间复杂度、预测算法的执行时间复杂度、预测的准确度上具有较好的综合性能，后续的实验将MD模型与包括马尔科夫模型在内的3个其他研究模型相对比，同时对MD模型进行了改进实验，得出的结论是MD模型预测准确度等价于马尔科夫模型，复杂度更为合理，具有更好的模型调整灵活性。

关键词： web使用挖掘用户行为预测马尔科夫模型有向图数据挖掘

来源：评论

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web使用挖掘技术在智能信息服务中的应用研究

Web使用挖掘技术在智能信息服务中的应用研究

引用

作者：滕文惠长安大学

学位级别：硕士

web已经成为获取信息的重要手段之一。海量的网页在为人们提供包罗万象、无比丰富的信息资源同时,也向人们提出了如何快速地从信息海洋中获取所需信息的挑战。web典型的服务方式是通过建立一个web站点来向所有用户提供相同的信息。然而... 详细信息

web已经成为获取信息的重要手段之一。海量的网页在为人们提供包罗万象、无比丰富的信息资源同时,也向人们提出了如何快速地从信息海洋中获取所需信息的挑战。 web典型的服务方式是通过建立一个web站点来向所有用户提供相同的信息。然而web用户的需求千差万别,我们不可能奢望几千万的用户具有相同的需求。因此,web站点如何向用户提供个性化服务、如何完善web站点来提高服务质量、以及如何改进web站点设计来吸引更多的用户成为了研究热点。本文主要研究web使用挖掘技术来针对性地解决以上问题,主要做了如下工作: 首先,介绍了聚类、模糊聚类以及web使用挖掘常见的算法以及最新的研究情况。其次,对己有算法进行分析,然后针对已有算法存在的问题而提出新的算法。此外,提出一种基于web的智能教学原型系统设计方案,该系统能够根据不同的学生需求提供个性化的学习环境,并对学生提出学习建议。

关键词： web使用挖掘聚类算法模糊聚类智能教学系统

来源：评论

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web使用挖掘技术中的若干问题研究

Web使用挖掘技术中的若干问题研究

引用

作者：谢冰广西师范大学

学位级别：硕士

伴随着计算机技术和通讯技术的飞速发展,万维网已经成为人们学习、工作和生活中不可缺少的信息服务中心。万维网中web页面以每天数百万个的速度增加,并且web信息自身存在着不完全,有噪声,模糊的缺点,用户仅仅采取匹配关键字的搜索手段... 详细信息

伴随着计算机技术和通讯技术的飞速发展,万维网已经成为人们学习、工作和生活中不可缺少的信息服务中心。万维网中web页面以每天数百万个的速度增加,并且web信息自身存在着不完全,有噪声,模糊的缺点,用户仅仅采取匹配关键字的搜索手段常常不能够及时准确得到真正所需的信息。如何帮助万维网服务商从海量信息中过滤定位出用户感兴趣的信息,针对不同的用户群体做出特定化的网络服务成为迫切需要解决的问题,因此web数据挖掘成为目前热点的研究课题。其中,基于web服务日志的web使用挖掘技术成为国内外研究人员尤为关注的领域。web用户访问web站点的信息存储在web服务日志中,通过分析这些日志能够发现web用户的访问路径模式,指导服务商合理的规划网站,从而具有提升网站商业价值的重要意义。本文对数据挖掘和web使用挖掘的相关的理论和技术进行了系统的研究分析,并在已有的技术基础上提出了三个改进算法。论文的研究内容分为以下四个方面： (1)系统分析了数据挖掘的基本理论,着重研究了web使用挖掘的基本思想和常用算法。 (2)在研究关联规则的Apriori算法基础上,提出了在web用户访问路径模式发现方面的Apriori算法改进,对具有语义的数据项发现频繁项集。实例分析和实验验证了改进算法提高了web数据预处理中事务识别的效率。 (3)在web分类方面,研究了分类中的经典算法决策树,系统的分析了属性选择量度缺陷、ID3和C4.5算法的优缺点,针对决策树的过度拟合问题,提出改进的算法-随机森林。理论分析和实验验证了随机森林这个改进算法的优越性。 (4)在web用户聚类方面,系统的介绍了聚类对象相似度的经典度量方法,尝试了支持向量机的web用户聚类方法,对用户信息进行特征识别,系统的分析了聚类时对象属性之间的组合作用和影响。

关键词： web使用挖掘关联规则分类聚类

来源：评论

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web使用挖掘技术的研究

Web使用挖掘技术的研究

引用

作者：刘峻南京大学

学位级别：硕士

该文对目前web使用挖掘的基本方法、相关技术及具体的挖掘算法进行了如下一些研究:1.对数据挖掘基本过程、数据挖掘数据准备、几种目前较为成熟的数据挖掘技术(如特征规则挖掘、关联规则挖掘、分类规则挖掘、聚类规则挖掘等)进行了研究... 详细信息

该文对目前web使用挖掘的基本方法、相关技术及具体的挖掘算法进行了如下一些研究:1.对数据挖掘基本过程、数据挖掘数据准备、几种目前较为成熟的数据挖掘技术(如特征规则挖掘、关联规则挖掘、分类规则挖掘、聚类规则挖掘等)进行了研究.2.对web使用挖掘的技术进行了较全面的研究,详细讨论了web日志的数据预处理过程、各种相关的web使用挖掘技术、挖掘结果的分析技术.3.提出了一个web使用挖掘系统的原型框架.4.在对web使用挖掘算法进行研究的基础上,提出了一种浏览路径挖掘算法以及增强的频繁访问页面组挖掘算法,并从问题描述,算法流程和结果分析三个方面对算法进行了深入细致的讨论.

关键词：数据挖掘 web使用挖掘使用模式模式发现模式分析浏览路径

来源：评论

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web使用挖掘中会话识别方法研究

WEB使用挖掘中会话识别方法研究

引用

作者：余笪合肥工业大学

学位级别：硕士

随着互联网，特别是近年来电子商务的迅猛发展，使得web上的信息呈现“爆炸式”增长，网络已经开始逐步改变人们的生活习惯和工作方式，这也为商家提供了新的市场和营销策略。web使用挖掘主要是通过对web服务器中日志的分析，通过对网... 详细信息

随着互联网，特别是近年来电子商务的迅猛发展，使得web上的信息呈现“爆炸式”增长，网络已经开始逐步改变人们的生活习惯和工作方式，这也为商家提供了新的市场和营销策略。web使用挖掘主要是通过对web服务器中日志的分析，通过对网络用户浏览行为的分析发现隐藏的用户有用信息或模式。从而指导电子商务活动的有效性和针对性，如网站设计、个性化服务和商业决策等。会话识别不仅是web使用挖掘的难点，同时也是用户访问行为分析的基础和关键工作，其质量对于web使用挖掘结果的准确度具有决定性的影响。针对目前常用的会话识别方法的局限性，本文分别从聚类和用户访问行为特点的角度对会话识别进行深入研究。一方面，针对以前基于启发式算法划分会话的不足，从聚类的角度来通过构建一定的优化模型来划分会话。利用改进的K-means聚类算法进行会话聚类。根据统计学的知识确定了初始聚类中心点和K值，再根据一个会话中记录时间有序性的特点改进算法，提高了算法的准确度。另一方面，根据用户访问行为的特点，采用合并和拆分的会话识别算法。利用层次聚类算法的基本思想实现会话的合并，再经过会话的二次识别将合并的会话进行必要的拆分，从而增加了会话识别的准确度。本文对会话识别算法的研究具有一定程度的现实意义。首先，它将聚类算法应用到会话识别领域具有一定的参考价值，在一定程度上丰富了聚类算法的应用领域；其次，它也促进了web访问行为规律分析、个性化推荐和网站结构优化等方面的实际研究。

关键词： web使用挖掘会话识别 K-means算法层次聚类算法

来源：评论

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web使用挖掘系统数据预处理子系统的设计

WEB使用挖掘系统数据预处理子系统的设计

引用

作者：杨柏刚北京邮电大学

学位级别：硕士

伴随着互联网在中国的高速发展,中国的网络经济在不断成长,网络经济在国民经济中的占比逐年增加,并吸引大量的风险投资不断注入到互联网企业,推动新的互联网企业不断产生与壮大,进一步加剧了互联网企业之间的竞争,特别是同业互联网公司... 详细信息

伴随着互联网在中国的高速发展,中国的网络经济在不断成长,网络经济在国民经济中的占比逐年增加,并吸引大量的风险投资不断注入到互联网企业,推动新的互联网企业不断产生与壮大,进一步加剧了互联网企业之间的竞争,特别是同业互联网公司之间的竞争进一步加大,如何提升公司的竞争力,如何吸引更多的用户,并使用户成为公司的客户,对公司的营运与营销提出考验,从而以客户为中心的精细化营销与数据库营销提上日程。获取用户行数据是做精细化营销与数据库营销的基础,从而带来本文的重点,数据预处理系统的设计与实现;数据预处理是数据处理的前提,也是后续模式发现和模式分析的基础,数据预处理所获取的源数据质量直接关系到最终挖掘结果的质量。对一个残缺的数据源进行再精确的挖掘都是毫无意义甚至是有害的。只有确保用户使用数据的准确、完整、及时和有效,后续的一切工作才有意义可言。因此,本文的重点就是以如何构建web挖掘之数据预处理子系统的设计。本文在概述了数据挖掘和数据仓库等有关知识的基础上,介绍了web挖掘的基本概念,分类和发展现状;在web使用挖掘系统的总体设计的基础上就web挖掘系统数据预处理子系统的设计与实现为重点进行论述;其中就构建系统的每一个环节用户行为数据采集、数据ETL处理与点击流数据仓库提出自己的设计理念与实现方法。本文的创新在于: 1)提出一套完整的web挖掘系统数据预处理系统的设计方案; 2)设计与实现了一套全新的数据采集方案; 3)设计与实现了一套完整的数据ETL处理方案; 4)设计了点击流数据仓库的实事与维度分层方案以及点击流数据仓库元数据的设计;

关键词：数据挖掘 web使用挖掘数据仓库 web日志点击流

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web使用挖掘与网页个性化服务推荐研究

Web使用挖掘与网页个性化服务推荐研究

引用

作者：王勇浙江理工大学

学位级别：硕士

数据挖掘是计算机科学、人工智能和数据库研究方向的一项重要课题,它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。web页面包含复杂的、无... 详细信息

数据挖掘是计算机科学、人工智能和数据库研究方向的一项重要课题,它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。web页面包含复杂的、无结构的、动态的数据信息,如何对web上的海量信息进行分析,针对用户的需求,提供个性化推荐服务,是当今数据挖掘技术一项重要的应用。本文在总结前人研究成果的基础上,针对web使用挖掘进行了研究,主要内容归纳如下: (1)对数据挖掘的基本理论知识和分类进行了总体研究,详细分析了web使用挖掘的数据源,数据预处理的基本流程。 (2)对关联规则相关理论进行了详细的介绍,分析了经典Apriori算法的性能,对其进行了改进。在自然连接产生候选集以前先进行一个修剪过程,减少参加连接的项集数量,因而减小生成的候选项集规模,减少了循环迭代次数和运行时间,同时在连接判断步骤中减少多余的判断次数。 (3)详细的介绍了K-means聚类算法的基本思想以及流程,分析了它的优缺点,提出了一种改进的K-means算法,即MFA算法。针对K-means算法中每次调整簇中心后确定新的簇中心需要大量的距离计算,提出一种利用簇中心的变化信息来确定新簇中心的方法,通过从动态簇中心集中选取候选集的方法减少了过滤算法的计算复杂度。 (4)对校园网网站的日志数据进行分析处理,利用改进的挖掘算法进行数据挖掘,发现用户的访问模式,最后利用挖掘结果,给网站添加个性化推荐功能,主动为用户推荐其可能感兴趣的信息。

关键词：数据挖掘 web使用挖掘个性化推荐 Apriori算法 K-means算法

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web使用挖掘算法研究与实现

WEB使用挖掘算法研究与实现

引用

作者：李森合肥工业大学

学位级别：硕士

随着网络技术的高速发展，Internet上的信息呈指数增长，web成为存储、发布及获取信息最重要的载体。web挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用，是从web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的web页面等。其中，web使用挖掘的研... 详细信息

随着网络技术的高速发展，Internet上的信息呈指数增长，web成为存储、发布及获取信息最重要的载体。web挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用，是从web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的web页面等。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，改善网站结构和页面的超连接结构，提高网站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。本文着重对web使用挖掘算法进行了研究，所做的主要工作和新见解如下：首先，概述了数据挖掘和web挖掘的理论知识，分析了数据挖掘的研究焦点；其次，在讨论web访问日志预处理的基础上，设计出由用户会话求最大向前指引路径的算法；同时给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，在一定程度上方便了用户频繁访问模式的挖掘；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。最后，设计开发了web使用挖掘实验系统，在会话识别模块实现了基于时间和引用的会话构造方法，并将其与其他流行方法进行了比较；在访问模式模块实现了本文提出的FAP-Mining算法。

关键词：数据挖掘 web挖掘 web使用挖掘数据预处理会话构造频繁访问模式 FAP-Mining算法

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web使用挖掘技术在智能信息服务中的应用研究

Web使用挖掘技术在智能信息服务中的应用研究

引用

作者：赵旭国西安石油大学

学位级别：硕士

web已经成为获取信息的重要手段之一。海量的网页在为人们提供包罗万象、无比丰富的信息资源同时，也向人们提出了如何快速地从信息海洋中获取所需信息的挑战。\n web典型的服务方式是通过建立一个web站点来向所有用户提供相同的信... 详细信息

web已经成为获取信息的重要手段之一。海量的网页在为人们提供包罗万象、无比丰富的信息资源同时，也向人们提出了如何快速地从信息海洋中获取所需信息的挑战。\n web典型的服务方式是通过建立一个web站点来向所有用户提供相同的信息。然而web用户的需求千差万别，我们不可能奢望几千万的用户具有相同的需求。因此，web站点如何向用户提供个性化服务、如何完善web站点来提高服务质量、以及如何改进web站点设计来吸引更多的用户成为了研究热点。本文主要研究web使用挖掘技术来针对性地解决以上问题，主要做了如下工作：\n 首先，对关联规则挖掘中频繁项目集发现算法Apriori算法和AprioriTid算法进行了研究，得出这两种算法在时间效率与存储空间要求等方面存在着一定的缺陷，不能够高效地发现关联规则。\n 其次，针对以上算法中存在的缺陷，文中提出了改进算法——Apriofi_Auto算法，该算法有效地提高了算法效率。\n 此外，提出一种基于web的智能教学原型系统设计方案，该系统能够根据不同的学生需求提供个性化的学习环境，并对学生提出学习建议。

关键词： web使用挖掘关联规则 Apriori_Auto算法智能教学系统

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web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

引用

作者：梁伟天津大学

学位级别：硕士

电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以web日志文件格式存储于web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究web使用挖... 详细信息

电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以web日志文件格式存储于web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究web使用挖掘,因为可以通过web使用挖掘了解到用户的浏览行为模式,而这恰恰是电子商务推荐系统成败的关键。web使用挖掘是数据挖掘技术在web日志文件上的应用,其目的是从中获取有价值的信息为电子商务推荐系统所用。本文首先提出了一个电子商务推荐系统的体系结构,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序列模式挖掘的实现。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事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘等的效果。提出了数据预处理算法USIA,不但在一次处理过程中可以识别出用户和会话,而且实验证明其处理效率较高而且识别准确。为了满足关联规则和序列模式挖掘的需要,提出了一个简洁但是高效的算法Predictor。经第一阶段实验检验基本满足了页面实时推荐的需要,而且该算法同时实现了数据的增量挖掘。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： web使用挖掘电子商务推荐系统数据预处理序列模式

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