一种分布式Web使用模式挖掘模型及算法

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性.

一种Web使用模式挖掘模型的设计

Web使用模式挖掘是对用户浏览Web后在服务器日志上所留信息的数据挖掘。介绍了挖掘中常用技术及流程,并提出一种Web使用模式挖掘体系结构,介绍了系统的工作原理,对系统设计中的数据清洗和会话识别等关键技术作了详细讨论。

Web使用模式挖掘及其在电子商务领域的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘领域一个重要的应用,对于个性化电子商务网站中发现用户行为特征具有重要的意义。本文首先介绍使用模式挖掘,然后分析了使用模式挖掘在电子商务领域的应用,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。

Web使用模式挖掘在电子商务中的应用

在介绍了Web使用模式挖掘技术后,深入论述了Web使用模式挖掘理论在电子商务中的应用,试图将理论与实践结合起来,从而促进电子商务的发展。

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是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或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。

Web使用模式挖掘研究

Web使用模式挖掘是利用Web使用数据的高级阶段,文中分析了Web使用模式挖掘流程及挖掘技术后,架构了一种用于Web使用模式的工具,并将其应用在优化Web站点的链接结构,发现潜在客户等方面。

Web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要内容之一,其应用领域非常广泛。将Web数据挖掘技术应用于电子商务网站的营销中,可发现许多有用的信息,有效地使用这些信息可促进电子商务网站的发展。

基于Web使用模式挖掘的个性化电子商务策略

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。本文介绍了Web数据挖掘技术的定义、应用流程以及几种主要技术,并对Web使用模式挖掘在个性化电子商务中的客户细分、驻留客户、站点改进和交叉销售等应用策略进行了探讨。

一种基于Web使用模式挖掘工具的架构

Web使用模式挖掘是Web挖掘的重要内容之一。本文首先讨论了Web使用模式挖掘的基本知识,然后在此基础上深入分析了如何架构基于Web使用模式挖掘的工具,并探讨了该工具的具体应用。

Web使用模式挖掘在个性化远程教育中的应用

本文介绍了Web挖掘技术的定义、挖掘过程以及几种主要技术,并对Web使用模式挖掘技术在个性化远程教育中的应用进行了讨论。

Web使用模式挖掘在商务网站链接结构优化中的应用

文章在介绍了Web使用的模式挖掘技术后,深入讨论和分析了如何通过Web使用模式挖掘技术优化商务网站的链接结构,从而方便用户使用,提高商务网站的运行效率。

基于频繁偏爱度的使用模式挖掘算法的研究

提出基于频繁偏爱度的使用模式挖掘算法,充分考虑页面停留时间对用户偏爱度的影响,利用ASP.NET和XML来收集用户使用信息,划分为用户事务,挖掘出频繁偏爱使用模式。实验证明:该算法比当前的使用模式挖掘算法计算量明显减小,精确度有所提高,真实的反映了大多数用户的偏爱访问模式。

基于关联规则的Web使用模式挖掘

介绍了Web挖掘的基本概念和分类,通过关联规则对Web使用数据进行深层次的分析,从而挖掘出有意义的模式及规则,以利于设计Web站点时,将关联的产品进行捆绑销售。

电子商务中的Web使用模式挖掘研究

Web使用模式挖掘就是将数据挖掘技术应用于Web数据,用于发现其中的使用模式,以更好地理解和满足Web上的应用。本文主要介绍本领域的发展状况及最新的研究成果,并进一步探讨在电子商务领域中的应用技术。

Web使用模式挖掘中路径分析技术研究

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要研究内容。本文详细介绍了Web使用模式挖掘中的路径分析技术,并将AprioriAll算法引入路径分析过程,对其发展前景做了合理的展望。

Web使用模式挖掘在优化网站设计中的应用

该文介绍了Web使用挖掘流程及所采用的数据挖掘技术,通过对Web使用模式挖掘结果的分析,探讨Web使用挖掘在电子商务网站设计优化中的应用,使网站设计更加符合用户需求,从而促进企业电子商务活动的发展。

Web使用模式挖掘及其在网络档案服务中的应用

Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web环境下的应用,包括内容挖掘、结构挖掘和使用模式挖掘。本文着重介绍了Web使用模式挖掘技术的概念和步骤,分析了Web使用模式挖掘技术在网络档案服务中的应用,即优化档案网站结构、促进网络档案用户的分析和研究以及提供个性化网络档案服务。

分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘研究

提出了一个结合Web文本挖掘的分布式Web使用挖掘模型DWLMST,以及基于该模型的局部浏览兴趣迁移模式更新算法LITP和全局浏览兴趣迁移模式更新算法GITP。利用页面聚类来表示用户兴趣。通过将用户事务中的页面替代为相应的聚类号来得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中分析得到用户浏览兴趣迁移模式。算法较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长等因素给模式分析过程带来的困难,同时也提高了用户浏览兴趣表示的准确性。

基于FC-MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘

Web使用模式挖掘是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或为用户提供个性化的服务。尽管Web日志挖掘是一些数据挖掘算法的应用,但不是简单地将数据挖掘算法修改为适用于新的数据类型,其中涉及许多处理工作。试从偏离网页的去除、使用者浏览路径相似程度的计算,对使用者浏览路径的模糊聚类的分析三个方面论述FC-MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘。

Web数据应用的利器——Web数据挖掘

Web已经成为世界上最大的信息仓库之一 ,但是随着信息量的增长 ,人们有效使用Web信息也越来越困难。Web数据挖掘为人们使用Web中的显性和隐性信息提供了一把利器。本文介绍了Web挖掘提出的背景、领域内研究分支学科状况、研究内容、研究难点和国内外的研究现状。