检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘建东浙江理工大学

学位级别：硕士

随着数字图书馆在各国的迅猛发展，其相关研究工作也掀起了一股热潮，其中数字图书馆的个性化服务已经成为一个重要的研究课题，它利用web挖掘技术，通过对用户的访问日志数据以及订阅信息进行分析和挖掘，发现用户的兴趣所在，进而为... 详细信息

随着数字图书馆在各国的迅猛发展，其相关研究工作也掀起了一股热潮，其中数字图书馆的个性化服务已经成为一个重要的研究课题，它利用web挖掘技术，通过对用户的访问日志数据以及订阅信息进行分析和挖掘，发现用户的兴趣所在，进而为不同层次，不同偏好的用户提供具有针对性的个性化信息资源服务。个性化服务对数字图书馆整体的服务决策具有十分重要的意义。本文首先介绍了数字图书馆个性化信息服务技术，接着阐述了web访问信息挖掘技术的基本原理，并对基于关联规则的FP-growth算法进行了深入研究，针对其应用在推荐系统会产生重复推荐的问题，对算法进行了改进，提出了一种FP-growths算法，该算法生成了最大频繁项目集，避免了冗余频繁项目集的产生，减少了产生关联规则的数量，有效解决了产生重复推荐的可能，应用在推荐系统中可以提高系统运行效率。经过进一步的研究发现，利用最小支持度和最小可信度生成的关联规则，在某些情况下并不能对用户提供准确的推荐，针对此问题，提出了一种基于页面兴趣度的INFP推荐算法，该算法首先建立页面兴趣度模型，然后对可信度进行兴趣加权，在利用FP-growths算法生成最大频繁项目集后，采用加权后的可信度产生关联规则，将该推荐算法应用在推荐系统中可以挖掘出更加精确的结果，为用户提供更有价值和意义的推荐服务。最后，本文搭建了整个数字图书馆个性化服务系统，并把INFP推荐算法应用在此系统中，实现了数字图书馆的个性化推荐服务。

关键词：数字图书馆 web访问信息挖掘个性化服务关联规则页面兴趣度

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web访问信息挖掘在电子商务个性化服务中的应用研究

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潍坊学院学报 2009年第4期9卷 50-51页

作者：崔丽娟山东畜牧兽医职业学院山东潍坊261061

通过对用户访问信息进行有效的数据挖掘,可以从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。

关键词：数据挖掘电子商务 web访问信息挖掘

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基于web访问信息挖掘的商业智能发现研究

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计算机工程与设计 2008年第6期29卷 1413-1416页

作者：陈晴光浙江万里学院商学院信息管理系浙江宁波315100

针对web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于web访问信息挖掘的应用模型,给出了若... 详细信息

针对web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性。

关键词： web访问信息挖掘电子商务商业智能兴趣关联规则应用模型

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基于日志的web访问信息挖掘

基于日志的Web访问信息挖掘

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作者：王臣钧西安理工大学

学位级别：硕士

随着Internet应用的迅速发展,网络上信息迅速增长,信息种类也越来越多,人们面对太多的信息无法选择和消化,此种现象称为信息过载。Internet上信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,也就是所谓的信息迷失。如何从这... 详细信息

随着Internet应用的迅速发展,网络上信息迅速增长,信息种类也越来越多,人们面对太多的信息无法选择和消化,此种现象称为信息过载。Internet上信息资源分布的广泛性又给用户寻找感兴趣的信息增加了困难,也就是所谓的信息迷失。如何从这些繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。所以,出现了数据挖掘在web站点分析中的应用,即web挖掘。基于日志的web访问信息挖掘是web挖掘领域中的一个重要应用研究方向。为用户提供一个不仅内容丰富而且方便使用的优秀网站,以吸引大量的用户,这是每个网站所追求的目标。web站点能否实现个性化,为用户提供个性化的服务,成为衡量站点能否成功的重要因素。通过挖掘web日志,发现用户的访问模式,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日志的用户访问模式挖掘,对基于搜索引擎查询日志的协作推荐也进行了一定的研究,主要工作如下: ***访问信息挖掘的方法研究。详细的研究和探讨了web访问信息挖掘的整个过程,包括:数据收集、数据预处理、模式发现、模式分析及应用。 2.详述了硬K-均值聚类算法和模糊K-均值聚类算法的基本思想和算法步骤,对模糊K-均值聚类算法中的中心初始化问题进行了较为详细的研究,并提出了一种改进的有效性函数运用于中心初始化中,利用该有效性函数可以有效地发现最优中心数目。 3.提出了一种改进的web用户和URL聚类方法,该算法有效地综合了用户浏览时间和访问次数,并且利用服务器日志进行了实验,证实了该算法的有效性。 4.详述了web搜索引擎推荐中的主题关注度推荐思想。探讨了利用查询日志进行查询关键字的聚类分析,提出了一种改进的相似度函数,并利用人工数据进行了实验验证,证实该相似度函数可以更加准确地运用于关键字凝聚过程。最后,对所做的工作进行了归纳与总结,探讨了将来进一步的研究方向。

关键词： web访问信息挖掘 web日志模糊聚类中心初始化用户和URL聚类

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基于web访问信息挖掘提高电子商务个性化服务研究

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商场现代化 2008年第20期 136-页

作者：蔡友林陆钢东华理工大学数学与信息科学学院

随着Internet的发展,个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域.本文阐述了电子商务个性化服务的数据挖掘方法,并对电子商务个性化服务的实现进行了探讨。

关键词：数据挖掘 web访问信息挖掘个性化服务电子商务

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web访问信息挖掘若干关键技术的研究

Web访问信息挖掘若干关键技术的研究

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作者：余轶军浙江大学

学位级别：博士

当前,World Wide web(简称WWW)正在从深度和广度方面飞速发展着。Internet在前所未有地改变我们的生活。而与此同时,WWW上的一些主要工作,例如web站点设计、web服务设计等工作也正变得越来越复杂和繁重。 WWW上存在着海量的web访问信息... 详细信息

当前,World Wide web(简称WWW)正在从深度和广度方面飞速发展着。Internet在前所未有地改变我们的生活。而与此同时,WWW上的一些主要工作,例如web站点设计、web服务设计等工作也正变得越来越复杂和繁重。 WWW上存在着海量的web访问信息。通过对web访问信息进行有效的数据挖掘,可以获得有关用户访问行为的知识。这些知识可以服务于web站点的服务提供方和访问者,进而改进web站点设计以方便用户使用,提高web服务器的性能,增加个性化服务等。总之,挖掘web访问信息可以获取非常有价值的潜在信息。目前,web访问信息挖掘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现实意义。本文首先对web访问信息的特性进行了系统、全面地归纳与分析,并对当前国内外的相关研究进行了分析与总结。然后在此基础上,对web访问信息挖掘中的群体性及个性化两个领域进行了研究,主要研究成果为: 1.面向大量用户的群体性领域: 挖掘web用户访问行为,把具有相似访问倾向的用户分类,提出用户空间模型,其元素为用户群。提出投票选举策略的模糊聚类算法并引入聚类度的概念,基于算法建立了用户空间模型。算法对比模糊C均值聚类算法,不仅在无监督给出类数方面具有较好的鲁棒性,而且得到的收敛中心更稳定,得到的聚类结果与实际需要更相符。用户空间模型是本文对用户群体特性研究的基础。对群体用户在web页面上的访问兴趣展开研究,提出混合马尔可夫模型,并将该模型引入到兴趣导航模式发现中,拓展了马尔可夫模型的应用领域。提出基于混合马尔可夫模型的用户群兴趣导航模式发现方法。方法解决了现有的用户导航模式发现方法发现的导航模式只代表了用户通过路径的访问次数,不能反映用户通过路径的访问时间,因此不能更真实地反映用户访问兴趣等问题。基于该模型的兴趣导航模式发现比采用传统马尔可夫模型可以获得更高的预测准确率以及预测覆盖率,能有效地提高用户访问网站的效率。基于群体用户的访问特性,提出基于用户群的站点自适应模型。在模型中,提出基于放置策略和后退策略的自适应过程,并通过关联规则发现算法发现关联访问集合,将导航页面合理地变成导航访问页面,从而实现站点根据群体用户的访问情况进行自适应。模型的建立可以有效地减少用户的冗余访问。

关键词： web访问信息挖掘会话识别聚类度投票选举策略用户空间模型用户群兴趣度相关反馈反馈空间模型混合马尔可夫模型兴趣聚类竞争凝聚路径相似度个性化网页推荐站点自适应

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UIMA架构下web访问信息的研究和应用

UIMA架构下Web访问信息的研究和应用

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作者：卢群上海交通大学

学位级别：硕士

web和数据挖掘都是目前国际上信息领域的热门研究方向。而web数据挖掘是两者的结合,是一个新兴且富有挑战性的科研领域。作为web数据挖掘的一个分支,web访问信息挖掘的任务是从web用户的访问信息中抽取隐藏的知识。本文首先介绍了web数... 详细信息

web和数据挖掘都是目前国际上信息领域的热门研究方向。而web数据挖掘是两者的结合,是一个新兴且富有挑战性的科研领域。作为web数据挖掘的一个分支,web访问信息挖掘的任务是从web用户的访问信息中抽取隐藏的知识。本文首先介绍了web数据挖掘的提出原因、定义及分类、研究web数据挖掘的重要意义和难点,指出web数据挖掘是web技术与数据挖掘技术的结合。web访问信息是web数据挖掘的一个分类,通常分数据提取和数据挖掘两个过程,给出了web访问信息挖掘的过程模型图,讨论了web访问信息挖掘的各个步骤。 UIMA(Unstructured Information Management Architecture)是一个非结构化信息管理的架构,集成了文字处理和信息检索等强大功能。web访问信息处理的数据源是大量的非结构化信息,我们将介绍UIMA的架构原理,用它来负责数据提取。在web访问信息提取方面,讨论了数据预处理的简要过程,给出了删除web日志文件中用户非显式请求记录的算法和web框架页面过滤算法,给出了用户会话识别方法,提出了用户会话识别方法精确性判定的绝对方法与渐进方法。在进行了路径补充后,给出了数据预处理阶段各过程的结果及格式。在web访问信息挖掘方面,提出了web模糊聚类的概念,详细得地阐述了web模糊聚类的过程模型,论述了web模糊聚类在web用户聚类和web页面聚类方面的应用。针对群体用户的访问兴趣和访问序列的关系,讨论了当前基于兴趣度的路径聚类算法的优缺点,定义了新的聚内中心并给出了算法实现。文末总结了web访问信息的研究,还指出了web访问信息挖掘需要进一步解决的问题和发展的趋势。

关键词： web数据挖掘 web访问信息挖掘 UIMA web模糊聚类 web路径聚类

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改进关联规则算法在web挖掘中的应用研究

改进关联规则算法在Web挖掘中的应用研究

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作者：石凯中南民族大学

学位级别：硕士

在竟争日益激烈的网络经济中,只有赢得用户,才能最终赢得竞争的优势。网站是企业进行信息发布的平台,是企业对外的形象和窗口。随着web站点规模和复杂度的增加,站点的设计和维护工作变得越来越困难。对于企业运营方而言,为了吸引和留住... 详细信息

在竟争日益激烈的网络经济中,只有赢得用户,才能最终赢得竞争的优势。网站是企业进行信息发布的平台,是企业对外的形象和窗口。随着web站点规模和复杂度的增加,站点的设计和维护工作变得越来越困难。对于企业运营方而言,为了吸引和留住更多的用户,就需要更好的方法或者是工具来掌握用户的访问兴趣、访问频度等等,从而动态的调整页面结构,改进服务,以满足访问者的需求。为了解决这方面的需求,web数据挖掘被越来越多的人所关注。web数据挖掘就是利用数据挖掘的思想和方法,在web上挖掘有用的信息。本文基于国内外研究成果,首先介绍传统电子商务的基本概念,引入数据挖掘技术,并对数据挖掘的分类和过程进行了阐述。具体应用到web的时候,着重介绍了web访问信息挖掘,从它的构成要素、特点、挖掘过程以及应用全方面进行了叙述。在全面分析web访问信息挖掘的数据准备过程中,提到了web日志挖掘,针对数据预处理过程中遇到的难题,提出了一个减少数据预处理工作量的方法——采用网站过滤器。同时本文通过分析传统的关联规则算法Apriori存在的不足,给出了一个改进的算法DedApriori。并将其嵌入开源数据挖掘工具Weka,然后对不同规模数据挖掘的结果进行了比较。最后本文利用web挖掘的思想,结合多种挖掘工具的优点对一个商业网站的部分日志和部分数据库交易记录进行了挖掘。并针对挖掘的结果进行了细致的分析,最终提出了一种改进网站结构的方案。

关键词：关联规则数据挖掘 web访问信息挖掘电子商务

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web挖掘的方法及教育应用

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中国电化教育 2006年第7期 98-101页

作者：程志桂占吉北京师范大学知识科学与工程研究所北京100875 海南师范大学计算机科学与教育技术系海南海口571158

web挖掘能从大量非结构化、异构的web信息资源中发现有用的知识或者模式,它已经被广泛地应用于许多不同的领域。目前,web挖掘在教育领域中的应用也逐渐被人们关注。本文首先分别对web挖掘的分类和方法做了详细的论述,最后对web挖掘在教... 详细信息

web挖掘能从大量非结构化、异构的web信息资源中发现有用的知识或者模式,它已经被广泛地应用于许多不同的领域。目前,web挖掘在教育领域中的应用也逐渐被人们关注。本文首先分别对web挖掘的分类和方法做了详细的论述,最后对web挖掘在教育中的应用做了比较全面的探讨。

关键词： web挖掘 web内容挖掘 web结构挖掘 web访问信息挖掘

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web访问信息挖掘研究及其应用技术

Web访问信息挖掘研究及其应用技术

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作者：刘茂福武汉大学

学位级别：硕士

该文首先介绍了web数据挖掘的提出原因、定义及分类、研究web数据挖掘的重要意义和难点,指出web数据挖掘是web技术与数据挖掘技术的结合.根据web访问信息挖掘的过程模型图,讨论了web访问信息挖掘的各个步骤并指出了web访问信息挖掘中准... 详细信息

该文首先介绍了web数据挖掘的提出原因、定义及分类、研究web数据挖掘的重要意义和难点,指出web数据挖掘是web技术与数据挖掘技术的结合.根据web访问信息挖掘的过程模型图,讨论了web访问信息挖掘的各个步骤并指出了web访问信息挖掘中准备的重要性及其数据来源.在web访问信息挖掘的各个阶段中,针对web日志的数据格式,着重论述了web访问信息挖掘过程的数据预处理阶段,讨论了数据预处理的简要过程,给出了删除web日志文件中用户非显式请求记录的算法和web框架页面过滤算法,给出了用户会话识别方法,提出了用户会话识别方法精确性判定的绝对方法与渐进方法.在进行了路径补充后,给出了数据预处理阶段各过程的结果及格式.该文还介绍了日志标记语言——LOGML,同时介绍了与LOGML联合使用的XGMML,提出了web图的概念,论述了XGMML和LOGML的文档结构及相关元素和属性.同时指出LOGML的使用大大简化了web访问信息挖掘过程.文末指出了web访问信息挖掘还需要进一步研究和解决的问题.

关键词： web数据挖掘 web访问信息挖掘 web模糊聚类 LOGML

来源：评论

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