自适应Web站点:挑战与机遇

1 引言万维网(World Wide Web)已经成为信息传播、交流与共享的主要媒体。在全球Web站点数目迅速增长的同时,各个Web站点的信息量及其复杂度也在迅速上升,包含成千上万个网页与超链接是很平常的。由于以下的因素,数据密集型Web站点的设计与管理也变得越来越困难:

一种基于关联矩阵的自适应Web站点的研究与实现

自适应Web站点站能够根据用户需要快速灵活地改变自身,动态适应不断变化的用户需求和应用环境。通过Web日志文件的挖掘,找出用户的访问模式,及该模式中的访问类型,而且分析当前访问页面的频繁度后,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容。在此基础上,设计了一个自适应站点模型,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果。

基于蚁群行为的自适应Web站点及其仿真研究

被蚂蚁的觅食行为所激发(在巢与食物源之间总能找到一条最短路径),提出了一种建立Web自适应站点的方法。该方法把Web用户比作人工蚂蚁,在蚁群理论的指导下使Web用户能通过最短路径到达目标页面,从而自适应地标识出最重要的链接。同时,通过仿真实验对影响Web用户行为的因素(信息素的重要程度、信息素的蒸发系数、Web用户数等)进行了研究,其结论对进一步的理论研究和算法实现具有重要的参考价值。

BIRCH算法在自适应WEB设计中的应用

本文把BIRCH算法应用于自适应WEB站点的设计中,具体给出聚类过程中的距离计算公式和聚类中心计算公式,并按数据挖掘的过程对自适应WEB站点的设计中的各个问题进行了介绍.

Web日志挖掘

提出了一种新颖的MBP算法 ,它利用关联规则挖掘发现的频繁项目集以加快速度 ,能找出所有满足阀值约束的频繁浏览路径 ,该算法是很有效的 .同时 ,针对Web浏览和日志文件固有的模糊性和不确定性 ,还讨论了Web页面的模糊聚类问题 .最后 。

基于Weblog的模式发现及应用的研究

近年来 ,由于电子商务 ,电子图书馆 ,远程教育等的应用 ,对 web站点设计和功能提出了更高的要求 ,要求 web站点具有智能性 .本文通过对 Weblog日志的挖掘 ,找出用户浏览页面的关联规则、聚类信息、访问路径等 ,并把它们应用到 web站点的智能化设计中 .主要讨论了站点的在线推荐 ,自适应设计问题 ,在此基础上简单介绍了一个 Weblog挖掘系统原型 Adaptive Web.Adaptive Web可创建自适应 web站点 ,使其具有部分智能 .

Web日志挖掘技术及其在电子商务中的应用

近年来,由于电子商务、电子图书馆、远程教育等的应用,对Web站点设计和功能提出了更高的要求, 要求Web站点具有智能性。介绍了目前世界上两种主要的Web曰志挖掘技术(基于Web事务和基于数据立方体),同时,提出了基于Web目志挖掘技术的应用,主要讨论了站点的在线推荐和用户自适应的Web站点设计问题,在此基础上简单介绍了一个Web日志挖掘系统原型AdaptiveWeb。它可创建用户自适应的Web站点,使其具有部分智能。

基于Web挖掘的PCWS模型研究

在讨论Web日志挖掘问题的困难与现状的基础上,根据日志挖掘的特点和方法,着重提出了一种能自适应改变网站链接拓扑结构的模型:PCWS模型,它充分地利用了现有的算法,对模型中的每一部分进行了探究,描述了实现的方法。可以自适应不同的用户群,以简便用户访问网页。最后,具体介绍了利用该模型进行日志文件预处理,用户识别,会话识别,挖掘用户路径和序列模式识别的方法,并给出试验结果。目前,针对模型进行了初步的实现,效果良好,为进一步研究Web挖掘奠定了基础。