基于多层次数据库的智能Web挖掘系统

从当前Web挖掘的现状出发,提出了基于知识利用的智能检索综合Web挖掘引擎系统IWMES，并基于IWMES阐述了多层关系数据库的概念，提出了实现工具WebML（Web挖掘语言）设想方案与模型实例。

基于Web挖掘技术的图书馆服务推荐算法分析

为实现精确化、实时化的图书馆图书信息推荐,保证图书馆的服务质量和效率,文中应用Web挖掘技术,设计了一种新型、先进的图书馆服务推荐算法。首先,系统论述了Web挖掘技术的概念、分类及流程。其次,从离线部分、在线部分两个方面入手,实现了图书馆服务推荐系统的框架设计。最后,在参照图书馆服务推荐系统框架的基础上,从建立推荐池、产生初步推荐集、融合离线部分产生个性化推荐集等方面入手,实现了对图书馆服务推荐算法的设计,为相关工作提供了有效的参考。

一种N层体系结构下的Web挖掘应用

W eb应用的深入使N层体系结构的系统逐渐被广泛使用,同时网上的海量信息也为W eb挖掘提供了一个广阔的应用领域。本文针对在N层体系结构中应用W eb挖掘技术进行了研究;包括在N层体系结构中实现网站用户访问分析、智能搜索引擎和个性化推荐等;对数据源的处理和转换、数据仓库的建立和使用以及业务处理过程的改进等都进行了论述。

基于Web挖掘的个性化技术研究

针对用户特性向用户提供个性化服务已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一。研究了Web挖掘技术,阐述了Web挖掘技术存在的不足,并对应用Web挖掘技术实现个性化服务的发展前景进行了分析。

基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用

在Web挖掘的基础上设计针对Web服务的Web访问事务模型WTM和个性化推荐算法。算法以WTM为基础,旨在根据用户的访问模式向用户推荐个性化的Web资源。其利用关联规则得到的频繁项集实时地匹配用户的当前访问序列,对不同的用户提供不同的推荐资源。在此过程中不需产生所有的关联规则,提高了推荐的效率。最后,将该模型和算法应用于网络教学实践得出了个性化的网络教学环境。

面向电子商务的Web挖掘系统模型研究与应用

研究了电子商务和 Web挖掘技术 ,提出了面向电子商务的 Web挖掘系统模型 ,该模型包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、模式发现层、模式分析利用层和客户层六个层次。详细研究了系统的数据采集、数据处理、数据存储以及模式发现、模式分析利用。基于该模型开发了面向电子商务的 Web挖掘应用系统 。

基于Web挖掘的图书馆个性化服务系统研究

文章提出一个兼顾虚拟与物理世界信息服务的图书馆个性化服务系统结构及读者信誉度评估模型,运用Web挖掘技术对图书馆MELINETS系统中大量的Web流通日志记录进行挖掘,构建一种能反映不同用户个体和群体信息使用行为、习惯及其变化特征的动态的读者信誉度评估机制,用以科学地划分读者群,设计了能提供满足读者个性特征和需求的个性化服务功能及其组合,为进一步开发与应用图书馆个性化服务系统提供了技术基础。

基于Web挖掘的个性化远程教育系统研究

针对现在网络远程教育存在的系统教育模式单一问题,通过介绍Web挖掘在远程教育系统中的应用,指出了Web挖掘的基本过程和关键技术,提出了一种基于Web挖掘的个性化远程教育服务系统模型,重点论述了应用Web挖掘进行个性化远程教育服务系统的体系结构及其个性化引擎实现。实践证明基于Web挖掘技术在远程学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段。

基于Web挖掘的突发事件破坏指数测度研究

本文利用Web挖掘的相关方法研究并测度突发事件主题的破坏性。首先对突发事件主题、主题破坏性、破坏特征的维度进行了定义,并构建破坏词数据库,对突发事件主题破坏指数的测度流程进行了详细介绍;然后分别给出单条Web文档和突发事件主题的破坏指数测度方法;最后针对乌鲁木齐＂7·5＂打砸事件、＂非典＂事件以及＂汶川地震＂事件进行实验分析,结果证明,本文所提方法和事件自身表现的破坏程度基本符合。

基于语义的Web挖掘

基于语义的Web挖掘是使用从现有Web数据中抽取的语义或直接使用Web数据中已有的语义结构来帮助Web挖掘。它有效地结合了语义网和Web挖掘两个领域的研究成果,既可以通过开发新的语义结构来帮助Web挖掘,又可以利用挖掘结果促进语义网的创建。本文介绍了基于语义的Web挖掘的基本思想和研究现状,分析了语义网和Web挖掘相结合的优势,并详细论述了国际上关于利用数据挖掘技术创建语义网,利用语义挖掘Web数据和直接挖掘语义网三个方面的研究工作。

Web挖掘技术及其在网络教学评价中的应用

结合W eb日志挖掘技术和数据立方体技术应用于网络教学评价体系,以网络教学体系的W eb服务端和客户端的日志作为数据源,使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取,建立数据库,再应用数据立方体技术、OLAP进行分析处理,得到所需的评价结果。结果表明,此算法可以客观的评价网络教学结果。

Web挖掘技术在搜索引擎中的应用

As a new knowledge mining means,Web mining provides a new solution for the utilization of Web information resources This article describes the application of Web mining technologies in search engines,and discusses how to mine the latest technologies for search engines so as to improve their retrieving

Web挖掘在电子商务货源搜索中的应用

在电子商务环境下,货源信息的质量将直接影响企业业务经营水平。该文对电子商务环境下的货源信息搜索问题进行分析,提出以万维网为信息源,采用Web挖掘和信息检索技术设计实现货源搜索机器人的方法。该机器人内置元搜索引擎,可以扩大搜索范围,通过对搜索信息进行分析处理,从中发现有价值的货源相关信息。

Web挖掘在网络营销中的应用研究

阐述了网络营销的特点和Web挖掘的概念,并探讨了如何将Web挖掘技术应用于网络营销,介绍了一种客户群体和Web页面的模糊聚类算法。

Web挖掘在考试系统中应用

阐述了在考试系统的研究和应用中,利用Web挖掘技术,有效地对考生考试过程中的数据记录到日志文件中,并对日志文件进行有效地分析和挖掘;利用Apriori改进算法FT-树增长算法,找出对考试系统及基于Web的其他教学和管理工作有指导作用的关联规律。

基于改进的MapReduce模型的Web挖掘

基于单一服务器的Web挖掘系统在处理海量数据集时计算能力不足,针对该问题,提出了一种基于云计算的挖掘方法。将大数据集和挖掘任务分解到多台计算机上并行处理。实现了一个基于Hadoop开源框架的并行Web挖掘平台,同时提出了一种改进的MapReduce模型——MapReduce-LP。并通过对电子商务系统中Web日志的挖掘工作验证了系统的有效性和新模型的高效性。实验表明,在集群中使用云计算技术处理大数据集,可以明显提高挖掘效率。

基于J2EE的Web挖掘原型系统的研究与应用

首先分析了电子商务给数据挖掘系统设计带来的新特点,电子商务网站的网上业务量巨大,在每天的大量业务中蕴含了许多用户的隐藏信息。每个顾客在Web上的行为都会产生相关数据,这不只是包括购买的信息,而且还有利用搜索引擎和在站点内浏览的相关数据。所有的交互数据都可以被网站后台的数据库记录下来,这些大量的数据集合包含了对历史记录的市场分析以及数据驱动的市场预测非常有益的潜在信息。然后提出了一个面向电子商务的WebMining系统的设计与实现方案,并实现了一个基于J2EE平台的原型系统。

利用Web挖掘技术改善公众网络地图查询服务

针对影响公众网络地图查询服务质量的一些因素,提出利用Web挖掘技术来加以改善,这主要体现于三个环节:从万维网中发现并提取地址信息以扩充空间数据库;通过对扩充后的数据库进行空间分析与推理来增强查询功能;根据分析用户查询日志来指导数据采编工作以及提供针对性的查询服务。在文章的最后给出了原型系统的设计框架与试验实例。

论个性化信息提取中的Web挖掘技术

基于网络用户个性化信息提取的要求 ,探讨了应用Web信息挖掘技术于特定信息提取中应关注的三个重要问题 ,即选择特定信息挖掘的数据资源、选择特定信息挖掘技术的类型。

基于Web挖掘的个性化服务研究

论述了基于Web挖掘的个性化服务研究 ,提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新 ,从而提高网络信息服务效率 ,为用户提供“一对一”