基于MFP方法的Web用户访问模式的模式发现

针对Web用户访问模式问题,采用最大频繁访问路径(MFP)方法可以挖掘出更有普遍意义的模式。给出一种新的用户访问模式树WUAP-tree结构,并采用E-OEM模型,综合考虑了页面拓扑结构及用户浏览路径等多个数据源,进一步提出了一种Web访问模式挖掘算法WUAP-mine。该算法不用产生候选集和递归,只对事务数据库进行一次扫描,对WUAP-tree结构进行深度优先遍历一次,就可从WUAP-tree结构上直接查询出Web用户频繁访问模式。最后,从理论和实践上推导和验证了它的有效性和高效性。

面向Web活跃用户的树型访问模式挖掘算法

传统Web挖掘技术面向所有Web用户,而访问网站时活跃用户与非活跃用户表现特征不同.基于此,提出一种面向活跃用户的访问模式挖掘方法,包括活跃用户会话提取算法(AUSM)和树型访问模式挖掘算法(WAP-BUM).AUSM扫描一遍日志数据即可挖掘Web活跃用户并提取会话信息,在提取的用户会话信息基础上,利用网站拓扑结构给出了一种基于树结构的频繁访问模式挖掘算法(WAPBUM).WAPBUM针对Web日志挖掘特点,通过对子树构造等价类,自下而上产生频繁子树.人工数据集和真实数据集上的实验都证明AUSM算法的运行时间与Web日志数据量成线性关系,且运行过程中内存保持稳定;WAPBUM在处理带根子树挖掘时明显快于FREQT算法,所挖掘结果可有效应用于网站结构分析.

基于频繁链表-存取树的Web用户浏览模式挖掘算法

为了观察网络用户浏览行为以研究用户偏爱的浏览模式集和个人兴趣,本文采用频繁链表结合存取树的增量式结构,使用捕获的网络用户浏览轨迹构建、更新该结构并使用同类合并的思想挖掘该结构以获得用户偏爱浏览模式集。实验通过对比本算法与GSP算法在同一测试集上的更新和挖掘情况,证明本算法在准确度和效率上都大幅领先。同时,该算法也为后续的长期观察研究提供了理论基础。

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.