基于群体智慧的Web访问日志会话主题识别研究

Web访问日志中的会话(session)是指特定用户在一定时间范围内的访问行为的连续序列。会话主题(topic)是指会话中具有相同用户意图的部分。从会话中进一步识别出能体现用户意图的处理单元(topic)是进行用户访问行为分析的重要基础。目前相关工作主要集中在边界识别上,无法处理用户意图交叉情况。为了解决该问题,该文重新形式化定义了session和topic的相关概念,提出最大划分的求解任务,并设计出了基于用户群体智慧的会话主题识别算法。在使用大规模真实Web访问日志的实验中,我们的算法取得了不错的效果。

MAWA:基于移动Agent的一种高效可靠无线Web访问机制

在无线移动环境中进行Web访问承受着更多的技术挑战,移动设备在此环境中进行无线Web访问时需有一种高效且可靠的机制给予支持,以克服由于移动设备自身硬件能力的有限,移动设备自身的物理移动及无线网络的不可靠性而带来的困难.提出一种基于移动Agent的无线Web访问机制MAWA.该机制利用移动Agent作为移动设备与Web服务器之间交互的中介,有效避免移动设备不必要的Web页面更新提交操作,从而节省了其无线网络连接开销,与其他协议相比有着较高的执行效率;同时该机制还可有效支持移动设备进行无线Web访问时在基站间的切换,及运行期间发生故障后的状态恢复,从而确保了移动设备运行过程的可靠性.最后通过实验分析了MAWA机制的可靠性与高效性.

Web访问序列模式挖掘算法的研究

针对现有Web访问序列模式挖掘算法和PrefixSpan算法存在的问题,提出一种基于投影位置的Web访问序列模式挖掘算法(PWSPM)。该算法通过序列模式分析,发现用户的行为模式,预测用户对网页的访问模式,进而改进站点的性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率,以及对用户开展个性化的信息服务。实验和应用结果表明,提出的算法具有更好的执行效率,适用于Web日志挖掘,可用于构建智能化Web站点和解决个性化的信息服务问题。

Web访问挖掘中数据预处理的改进

在分析现有的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法的基础上,提出了一种改进的Web访问挖掘数据预处理模型并对基于时间和引用的启发式会话识别算法进行了改进。实验证明,改进的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法非常适合于当前搜索引擎广泛使用下的Web访问挖掘数据预处理。

一种基于Web访问模型的网络隐蔽通道

网络隐蔽信道是将窃取的机密信息隐藏在正常的网络传输协议中的一种通信方法.由于网络时间隐蔽信道不修改网络数据包的内容,因此更加难以检测和限制,从而具有更大的威胁.提出一种新的基于Web访问模型的网络时间隐蔽信道,恶意用户通过规律性的访问Web服务器实现机密信息传输;实现了该网络隐蔽信道原型,并给出了信道的性能分析结果.

基于指纹识别技术的Web访问控制

在Internet/Intranet的应用中,其安全性面临着严重的挑战,用户在进入系统时,传统方法是通过口令验证其身份,这在某种程度上虽确保了计算机系统的安全,但同时存在着记忆烦琐、易丢失、易遗忘的弊端。因此,急需找到一种更安全的方法。为此提出了基于指纹认证与密钥体制相结合的Web访问控制。并分析了该控制方法的优缺点。

基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究

针对Web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对Web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于Web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性。

基于WEB访问信息挖掘提高电子商务个性化服务研究

随着Internet的发展,个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域.本文阐述了电子商务个性化服务的数据挖掘方法,并对电子商务个性化服务的实现进行了探讨。

遥感图像数据库的Web访问实现

针对遥感图像讨论了利用ASP技术动态访问图像数据库的原理,给出了实现动态访问的简便方法。设计实现了ASP对Web图像数据库的动态访问,并对应用程序设计和运行中的有关问题进行了讨论,利用所介绍的方法用户可以直接显示图像,并且系统的响应速度快。该方法对其他类型图像数据库的动态访问同样适用。

挖掘频繁波动的Web访问模式算法研究

考虑到Web访问数据的动态特性,给出了一个从Web访问日志历史演变中挖掘频繁波动的Web访问模式的方法.首先采用无序树结构表示用户历史访问页面序列集合,然后给出了频繁波动Web访问模式的详细定义以及挖掘算法描述,最后,根据数据集中访问序列的大小和数量变化对于算法扩展性和性能的影响进行了实验.结果表明,该算法具备良好扩展性的同时,能够比较高效地提取出频繁波动的Web访问模式.

基于Markov链的Web访问序列挖掘算法研究及性能分析

引入正向、逆向Markov一步状态转移概率矩阵构造序列数据库,并将逐层投影的PrefixSpan序列挖掘算法改为伪投影和隔层投影算法结合,以改进经典序列算法中存在的时间或空间开销太大的缺陷。性能分析表明,与经典算法相比,这种基于Markov链的Web访问序列模式挖掘新算法能够通过较少的计算量和空间复杂度获得较优的W e b访问序列模式。

一个基于投影的Web访问序列挖掘算法

序列是数据挖掘中一个比较困难的问题,对Web访问序列的挖掘有助于提高Web的服务质量。在研究了 FreeSpan算法之后,根据Web访问的特点.提出了一个简化的FreeSpan算法。

浅谈Domino邮件系统的Web访问方案

本文介绍了一种Domino邮件系统的Web访问方案,重点探讨了DominoWeb技术和邮件系统Web访问方案的具体实现方法。

并行分布式的Web访问模式双层聚类

Web日志挖掘可以通过对用户访问模式进行分析,以获取用户的访问兴趣程度。目前,大多数的web日志挖掘是基于频率的,其挖掘的信息没有太大的价值。而提出的聚类技术是基于访问时间的,使用模糊向量表示用户浏览模式,记录用户是否浏览过该页面以及停留的时间。通过不同的聚类方法对用户的访问序列进行聚类分析。将模糊粗糙k-均值和夹角余弦相结合,提出了一种双层聚类技术,减少了对初始聚类中心的敏感性,并且通过一系列实验,论证了该聚类方法的可行性。而且,实验通过使用Davies-Bouldin指标来验证不同聚类方法的效果并进行比较。由于数据量大时,仍然存在算法效率低的问题,因此,使用MapReduce实现双层聚类的并行化,提高了聚类的效率。

Web访问挖掘中事务聚类研究

Web访问挖掘可以发现用户浏览Web的目标、兴趣等行为模式,使Web变得更容易获取信息。聚类分析是Web访问挖掘系统的重要组件,聚类分析的质量决定挖掘结果的有效性。现有的三类聚类算法具有各自的缺点,本文概述了三种算法,给出了一种基于广义后缀树的聚类算法,通过实例说明了它的原理和优点。

基于Java技术的分布式异构数据库Web访问技术

本文主要就Java Servlet技术的基本原理予以了简要介绍,具体分析了Java Servlet的体系架构配置,并最终就如何实现基于Java技术的分布式异构数据库Web访问技术展开了深入的探究工作,提出了引用三层Client/Servlet结构来予以解决,旨在为相关的分布式异构数据库Web研究人员提供一些有价值的参考。

一种对移动Web访问日志中层次数据的提取方法

提出一种基于可视分析的层次数据提取方法,实现对移动Web访问日志中层次数据的精确高效提取。通过数据样本建立数据字典,确保没有信息遗漏,并根据字典统计样本并记录相关数据,建立数据网络权重图。可视化该网络,并以可视分析的方法确定数据间的层次结构,并以此构建数据层次结构有向图,结合结点权重进行拓扑排序,使用得到的拓扑序列更新数据字典。将待提取日志与数据字典中的关键词依次进行正则匹配,并保存提取结果。对移动Web访问日志中User-Agent域中的浏览器信息进行数据提取,实验表明该方法能够很好地确定层次数据间的层次关系,实现数据的精确提取。

基于CORBA的WEB访问数据库机制与实现

讨论了基于分布技术CORBA的WEB访问数据库机制 。