检索结果-内蒙古大学图书馆

科技创新导报 2017年第24期14卷 155-155,159页

作者：罗维上海立信会计金融学院上海201209

随着科学技术的快速发展,各种网络犯罪行为时有发生,为个人和国家带来了严重的损失,因此加强计算机网络及服务器安全,确保信息的完整性和保密性至关重要。服务器在计算机操作系统中发挥着重要的作用,其安全涵盖物理安全、病毒防护、网... 详细信息

随着科学技术的快速发展,各种网络犯罪行为时有发生,为个人和国家带来了严重的损失,因此加强计算机网络及服务器安全,确保信息的完整性和保密性至关重要。服务器在计算机操作系统中发挥着重要的作用,其安全涵盖物理安全、病毒防护、网络安全、数据库安全、操作系统安全等,这就需要认真研究服务器的安全保护措施,利用web日志来了解系统面临的潜在威胁,以免系统数据受到破坏或修改。本文就对web日志数据挖掘在服务器安全方面的应用进行分析和探究。

关键词： web日志数据挖掘服务器安全应用

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web日志数据挖掘的个性化推荐系统的探析

引用

科技风 2014年第18期 45-45页

作者：李玲江苏城市职业学院张家港学院江苏苏州215600

本文阐述了web日志挖掘应用到个性化推荐系统中的研究的意义,并从web日志数据挖掘技术理论知识展开分析研究,对进行研究个性化推荐系统的研究提供理论支持。

关键词： web日志数据挖掘数据预处理电子商务个性化推荐系统

来源：评论

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基于MapReduce的关联规则增量更新算法研究及应用

基于MapReduce的关联规则增量更新算法研究及应用

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作者：郑亚军合肥工业大学

学位级别：硕士

互联网技术迅速发展,信息呈爆炸式增长,在海量数据中,如何快捷高效的获取有效的信息逐渐成为人们关注的焦点,其中关联规则是该数据挖掘领域中的重要研究课题。然而传统的关联规则算法已无法适应数据增长对数据挖掘的需求,实时高效的关... 详细信息

互联网技术迅速发展,信息呈爆炸式增长,在海量数据中,如何快捷高效的获取有效的信息逐渐成为人们关注的焦点,其中关联规则是该数据挖掘领域中的重要研究课题。然而传统的关联规则算法已无法适应数据增长对数据挖掘的需求,实时高效的关联规则更新对于趋势分析、辅助决策、信息推荐等具有重要的研究意义。已有的增量更新算法大多通过传统的关联规则算法演化而来,他们能够解决分布式计算、I/0通信等问题,但是仍不能彻底去除冗余的计算,达到高效计算的目的。针对此问题本文提出了一种并行计算关联规则的算法,在数据快速增加的时候,通过新的数据项集和已有的项集相融合,通过并行存储计算的策略均衡存储空间和计算时间,去除不必要的重复计算。本文的工作主要有如下方面： (1)提出了基于MapReduce的关联规则增量更新算法。该算法通过保存Hash映射的频繁模式子树,避免存储和读取整体模式时内存的大量开销,且该算法结合并行更新关联规则减少重复计算,能够通过计算生成相互独立的数据并行计算,高效更新关联规则。本文详细介绍了该算法的并行化设计,并且在Hadoop上进行了实现。 (2)详细设计web日志数据挖掘原型系统,在Hadoop平台上实现了数据采集、数据更新、数据预处理、数据统计分析、关联规则增量更新以及结果展示等功能。针对原型系统提出了适应的web日志数据并行预处理算法,减少关联规则数据更新的扫描次数。该系统显示基于MapReduce的关联规则增量更新算法能够更有效的处理数据并应用。

关键词：关联规则增量更新 Map/Reduce模式 web日志数据挖掘

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基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统实现

基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统实现

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作者：朱红祥山东大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,计算机技术和计算机网络技术得到了突飞猛进的发展。同时电子商务作为一种新的商务模式也随之快速发展起来。web日志数据挖掘旨在通过对web日志进行有效的数据挖掘,发掘隐藏在日志数据背后的规律和模式。通过对web日志... 详细信息

进入21世纪以来,计算机技术和计算机网络技术得到了突飞猛进的发展。同时电子商务作为一种新的商务模式也随之快速发展起来。 web日志数据挖掘旨在通过对web日志进行有效的数据挖掘,发掘隐藏在日志数据背后的规律和模式。通过对web日志的挖掘和对用户访问行为、频度、内容等分析,我们可以从大量的web日志信息提取出我们需要的有用知识,并且由此可以得到用户的访问模式,通过对这些用户特征的理解和分析,可以向用户提供个性化的服务。电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展,它的规模也在进一步扩大。同时,它的发展面临这样一个新问题——一方面,用户对网络上提供的众多商品信息并非完全感兴趣,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家也不能全面了解用户的个人需求,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。这就要求有一个能够分析用户偏好、行为等信息,并且自动根据这些信息向用户提供推荐服务的推荐系统,实现个性化的网络营销。 web日志数据挖掘就是在这样的背景下与电子商务结合在一起。web数据挖掘是从web文档和web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。它将传统的数据挖掘技术和web结合起来,可以在多方面发挥作用,是数据挖掘领域的一个新的研究方向。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;最后利用实际网站数据对基于聚类的协同过滤推荐系统的聚类算法进行了实现,给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。

关键词： web日志数据挖掘电子商务客户关系管理推荐系统关联规则聚类

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基于邻接网络的web日志数据挖掘方法研究

基于邻接网络的Web日志数据挖掘方法研究

引用

作者：赵震天津大学

学位级别：硕士

该文针对web日志数据挖掘问题进行了深入的研究和分析,并实地的对微软官方网站日志文件进行了数据挖掘试验,所做的工作主要包括以下几个方面:1.该文分析了数据挖掘技术的产生原因和发展背景.2.对web数据挖掘的体系结构进行了深入的分析... 详细信息

该文针对web日志数据挖掘问题进行了深入的研究和分析,并实地的对微软官方网站日志文件进行了数据挖掘试验,所做的工作主要包括以下几个方面:1.该文分析了数据挖掘技术的产生原因和发展背景.2.对web数据挖掘的体系结构进行了深入的分析和研究.3.该文分析了web日志的格式和内容,阐明了web日志挖掘的数据预处理的必要性和困难.4.该文阐述了关联规则发现的基本概念,阐述和分析了频繁项目集发现经典算法及各种频集优化算法.5.该文在发现的频繁项目集基础上,对关联规则的生成进行了详细的研究和分析,特别针对发现的规则的冗余性问题,给出切实可行的解决方法和核心算法.***日志数据挖掘实验.

关键词： web日志数据挖掘 web日志数据 web数据挖掘关联规则邻接网络

来源：评论

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