基于Web日志挖掘的网络用户行为交互式可视化分析

高校在校大学生用户群体的网络行为分析是一个有着普遍需求和意义的重要课题,具有丰富的现实意义与社会价值。本文提出网络用户行为交互式可视化分析方法,研究分析高校大学生用户群体网络行为的特征和兴趣。首先获取某高校真实的网络用户访问日志;其次通过清洗缺省值、去重、规范化等数据预处理方法,选取日期、时间、用户账号和访问地址作为特征属性,并在数据集中标记出每个URL的主题分类和每个用户所属的学院等属性;然后从用户、主题分类、时序3个维度分析得出这些属性的分布情况,发现网络用户行为的区别和联系;最后利用ECharts交互式可视化工具展示分析结果。实验结果反映出当前大学生用户的网络行为特征及兴趣喜好,揭示了大学生用户的网络行为模式,为教学管理者的决策提供了数据支持。

Web日志挖掘技术应用研究

随着Internet的迅速发展,W eb在人们的日常生活和工作中的地位日益显著。W eb日志挖掘就是通过对W eb日志记录的挖掘,发现用户访问的W eb页面的浏览模式,从而进一步分析和研究W eb日志记录中的规律,改进W eb站点的性能和组织结构,提供个性化服务。本文首先分析了W eb日志的分布和特点,再对W eb日志挖掘中的两个阶段即数据预处理和日志挖掘算法做了详细介绍,最后对W eb日志挖掘技术做了展望。

Web日志挖掘技术的研究与应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支,已成为研究人员关注的焦点。本文首先分析了Web日志的格式,再对Web日志挖掘过程中的数据预处理进行了深入的讨论,最后阐述了Web日志挖掘在网站建设上的应用。

Web日志挖掘中的数据预处理技术研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。文中深入探讨了数据预处理环节的主要任务,并介绍这个过程中一些特殊情况的处理方法。

Web日志挖掘中的数据预处理的研究

为了更加合理地组织Ｗｅｂ服务器的结构，需要通过Ｗｅｂ日志挖掘分析用户的浏览模式，而Ｗｅｂ日志挖掘中的数据预处理工作关系到挖掘的质量。文章就此进行了深入的研究，提出一个包括数据净化、用户识别、会话识别和路径补充等过程的数据预处理模型，并通过一个实例具体介绍了各过程的主要任务。

一个简单的Web日志挖掘系统

在分析 Web日志挖掘的困难及对策的基础上 ,给出了一个简单的 Web日志挖掘系统( SWLMS)的体系结构 .具体介绍了 SWLMS中日志的预处理过程 ,包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充的主要任务及其实现 ,并着重介绍了预处理之后的序列模式识别过程和算法 ,包括最大向前路径的识别和频繁遍历路径的发现 。

Web日志挖掘技术进展

用户访问Internet时,服务器、客户机日志会记录下大量的用户访问信息。通过挖掘这些日志信息所得到的用户访问模式,在个性化信息服务、改进门户站点设计和服务、开展有针对性的电子商务、构建智能化Web站点、提高网站的声誉和效益等方面都将起到重要的作用。概述了Web挖掘的概念、分类及其主要应用领域,详细介绍了Web日志挖掘的主要方法和用户访问模式挖掘算法及国内外最新研究进展。最后提出了Web用户访问信息挖掘研究的发展方向和趋势。

Web日志挖掘中的序列模式识别

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并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 .

结合网站内容和结构进行的Web日志挖掘

提出一种以聚类为基础的Web日志挖掘方法:从Web日志事务、Web站点内容和Web站点结构3个不同方面来聚类页面集合,并通过将用户的访问记录和页面聚集进行匹配和相关度计算,来预测用户感兴趣的页面。

Web日志挖掘中数据预处理的研究

针对框架式页面存在的问题,对数据预处理过程进行了改进,在数据清洗和用户识别部分添加了页面过滤部分,同时对预处理过程中的页面过滤算法和用户识别策略也进行了改进。

Web日志挖掘中的数据预处理技术

数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中的记录引用信息较完整的情况下,该方法可以高效地获得用户的访问路径。

Web日志挖掘预处理中的Frame页面过滤算法

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中，发现Web用户的行为模式。在介绍了典型的数据预处理技术的基础上，指出Frame页面降低了挖掘结果的兴趣性，并提出相应的解决方法--Frame页面过滤算法消除其影响。通过实验数据对该算法进行验证，说明Frame页面过滤算法可以显著地提高Web日志挖掘结果的兴趣性。

Web日志挖掘技术的研究与应用

介绍了目前世界上两种主要的日志挖掘技术基于事务和基于数据立方体。同时,提出了一个基于日志挖掘技术的应Web (Web)Web用,即用户自适应的站点,介绍了这一系统的实现方法和主要特色。

Web日志挖掘预处理中的用户识别技术

1引言 互联网技术和应用的迅速发展使得可以从因特网获取的信息量日益剧增,因此迫切需要一种新的技术从这些信息中快速、及时地发现有用的知识,提高信息的利用率.作为数据挖掘技术[1]研究的一个重要领域,Web日志挖掘(Web L0gMining)是从服务器日志文件内大量的用户访问记录中抽取有用信息的过程.通过对Web日志的分析,可以构造出用户的行为模式,对于分析改进网络性能、优化网站的设计和拓扑结构以及改善企业的市场营销决策等会有极大的帮助[2,3].

基于Hadoop的Web日志挖掘

基于单一节点的数据挖掘系统在挖掘Web海量数据源时存在计算瓶颈,针对该问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,设计一种基于云计算的Hadoop集群框架的Web日志分析平台,提出一种能够在云计算环境中进行分布式处理的混合算法。为进一步验证该平台的高效性,在该平台上利用改进后的算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径。实验结果表明,在集群中运用分布式算法处理大量的Web日志文件,可以明显提高Web数据挖掘的效率。

基于贝叶斯网络和行为日志挖掘的行为信任控制

目前评估网络用户行为的方法成本高且缺乏可操作性,为了便捷有效地对用户行为信任进行预测与评价,文中首先提出了基于贝叶斯网络的用户行为信任预测和控制算法,算法利用聚类和分布密度函数设置算法参数,建立可量化的证据与信任等级之间的对应关系.接着实现基于IIS和.Net底层架构的可配置式信任管理插件,形成用户行为日志,为预测和控制算法提供证据,免除了一般W eb日志的清洗工作.实验结果表明,文中算法可预测多属性下的行为信任等级,提高服务器的安全性和可靠性,并约束了用户的商业行为.

基于Web的日志挖掘数据预处理方法的研究

随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现,使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理。论文针对基于日志的数据挖掘提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了很好的算法实现。

Web日志挖掘中的用户序列模式识别

为研究W eb日志挖掘中的序列模式识别问题,针对传统关联规则算法中阈值固定不变,大序列的数目与序列长度成反向增长的问题,对传统的关联规则算法进行改进,提出IAx算法,使长序列只需较小的支持度技术就能达到阈值,从而发现更多有意义的序列模式,同时运用理论证明该方法的正确性.

一种适用于Web日志挖掘的关联规则发现算法

Apriori算法是一种经典的关联规则发现算法。针对Web日志挖掘的特点,在Apriori算法基础上给出一种适用于动态事务数据库挖掘的关联规则发现算法,并对比该算法与Apriori算法的区别。将该算法应用到网站的日志挖掘中,实验证明该算法的性能较原算法有一定的提高。

基于Web日志挖掘的网页推荐方法

针对传统单纯聚类算法实现网页推荐精确度欠缺的问题,提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型,并实现了相应的网页推荐算法,算法结合聚类分析和关联规则挖掘,能有效实现网页推荐.实验结果表明,在保障网页页面推荐覆盖率的条件下,该方法有较高的精确度、有效性和实用性.