Web data mining在远程教育中的应用

采用Web data mining对远程教育进行分析,根据受教育对象存在的个体差异,提出个性化远程学习系统的框架结构思想和个性化服务的理念,对相关信息进行数据挖掘并建立起一个集智能化、个性化为一体的远程教育系统,从而更好地改善远程教育服务的现状。

支持个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。

提高个性化推荐精度的定制Web日志方法

文章通过对个性化推荐和数据建模理论研究,分析了普通的Web日志格式采集到的数据无法满足个性化用户分析、预测和推荐精度需要的局限性。提出定制Web日志数据建模的过程及方法,建立了定制Web日志模型原型。通过应用数据挖掘技术的关联分析、分类和聚类实验,实验结果表明,通过定制Web日志的方式采集的数据质量能够很好地满足发现关联规则、内容分类和用户聚类的需求,从而提高个性化推荐的精度。同时,定制的Web日志数据还具有简化数据预处理、多用途的优点。

Web页面和客户群体的模糊聚类算法

Web日志挖掘在电子商务和个性化 Web等方面有着广泛的应用 .文章介绍了一种 Web页面和客户群体的模糊聚类算法 .在该算法中 ,首先根据客户对 Web站点的浏览情况分别建立 Web页面和客户的模糊集 ,在此基础上根据 Max- Min模糊相似性度量规则构造相应的模糊相似矩阵 ,然后根据模糊相似矩阵直接进行聚类 .实验结果表明该算法是有效的 .

基于模糊聚类的Web日志挖掘

本文使用模糊聚类的方法对Web日志进行数据挖掘,实现用户聚类和页面聚类,并设计与实现了一个基于模糊聚类的Web日志挖掘系统。

Web挖掘中公民隐私权保护解决方案探讨

随着我国互联网的高速发展,数据挖掘技术尤其是Web挖掘作为企业搜寻商业信息为客户提供个性化服务的重要手段,不可避免地触到隐私保护这块"雷区"。隐私权保护在网络环境下既是法律界同时也是电子商务研究的热点话题。隐私保护限制了web挖掘数据中数据的搜集及知识的共享和传播,如何在web挖掘和隐私保护之间进行权衡是文章研究的出发点。结合我国网络隐私权保护的现状,通过对隐私权的内容及可能造成侵权形式的研究,探讨了隐私保护面临的挑战,提出了隐私权保护的解决方案框架。

Web数据挖掘在网络教育中的应用

随着互联网的发展,网络教育也有了长足的进展。Web数据挖掘以其独特的优点,在网络教育中有很多的用途。介绍了Web数据挖掘的概念的分类、网络教育中的数据资源以及网络教育中的Web数据挖掘的主要过程,并着重介绍了Web数据挖掘在网络教育中的具体应用。

基于模糊聚类的Web浏览路径分析方法

在Web挖掘研究中,传统硬聚类技术常被用来分析网站浏览者对网页的浏览偏好。然而该方法只能将每一用户浏览路径归类到单一群组中,即事先假设每一浏览路径只包含单一种用户偏好,却忽略了同一用户浏览路径可能包含多个网页偏好。针对这种情况,提出用模糊聚类技术取代传统的硬聚类技术以弥补不足,使聚类结果更符合实际浏览情况。

基于Web数据挖掘的个性化e-learning解决方案推荐系统研究

本文对国内外e-learning个性化推荐系统的现状进行了分析,建立了一种综合性的个性化e-learning解决方案推荐系统,解决了目前e-learning解决方案推荐系统中学习者兼容性、资源充足性、智能挖掘性、推荐整合性这四大挑战。并主要从技术上对个性化e-learning解决方案推荐系统进行构建,重点对Web数据挖掘算法设计、挖掘引擎设计、系统功能模型、数据库设计、推荐界面进行探讨。

Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务

针对高校数字图书馆个性化服务的实现,首先介绍Web数据挖掘和个性化服务的相关概念及特点,再详细叙述Web日志挖掘的相关算法及过程,最后指出Web数据挖掘是高校数字图书馆进行个性化服务的主要途径。

基于Web数据采掘的个性化远程教学树

为了高效地建立个性化远程教学树 ,本文分析了朴素个性化算法的不足 ,提出了多层Web访问对象概念 ,并给出了形成多层主题树的算法、通过个性化数据采掘 ,建立个性化远程教学树 ,最后通过实验验证了算法的有效性。

论基于Web用户访问信息挖掘技术的个性化定制服务

本文论述了Web用户信息挖掘的内容和用户访问模式挖掘的实现方法,从几个方面分析了Web用户访问模式的发现技术在个性化定制服务中的应用。展望了Web访问信息挖掘技术的成熟对提高个性化定制服务水平的前景。

Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

阐述了Web数据挖掘的概念,介绍了Web数据挖掘在农业电子商务中的应用:制定个性化电子商务网活动;改进农业电子商务网站的设计;提高农业电子商务信息检索效率。

WEB日志挖掘在个性化网络教育中的应用

本文介绍了Web日志挖掘的基本概念和过程,通过对学习者在网络教育中留下的日志信息进行挖掘,以实现个性化的网络教育,更好的满足不同类别学习者的需求。

支持Internet上个性化信息重组与发布的Web挖掘关键技术的研究

Internet上个性化信息的重组与发布是Web个性化技术的一个重要组成部分,这一领域目前存在的主要问题是:并非没有信息重组和发布的工具,而是缺乏能够使这类工具高效工作的支持技术。本文提出一种将流数据处理技术引入Web点击流、IP地址流及页面文本流挖掘和分析过程,研究基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析方法;将本体和领域知识引入Web内容挖掘过程,研究领域知识指导下的Web内容挖掘方法;将基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析与领域知识指导下的Web内容挖掘相结合,研究Internet上Web信息模式和Web用户模型及其相互关系的建立;将上述研究成果应用于实际,以期达到高效地支持Internet上满足用户个性化要求的信息重组与发布的目的。

基于Web日志的性格预测与群体画像方法研究

提出一种用户性格预测与群体画像方法。该方法将数据挖掘、机器学习和画像技术相结合,首先改进了传统TF-IDF算法没有考虑文章结构的问题,提高网页主题挖掘的准确率;其次根据大五类性格构建“性格-主题-关键词”(PTK)模型,归结不同用户的兴趣属性特征和性格属性特征,并结合用户的基础属性对用户进行综合画像;然后运用K-means方法将拥有相同属性特征的人群进行聚类,描绘在社会中拥有相似特征人群的群体面貌;最后通过实验证明,该方法使用改进的TF-IDF方法对网页文本进行挖掘效果要优于LDA主题模型,而且可以有效对用户的性格进行预测与群体画像。

基于Web挖掘的网站优化系统的研究

利用Web数据挖掘技术,对用户未来的访问进行预测和推荐,是实现网站柔性个性化服务的研究方向之一。本文简要阐述了Internet个性化服务的基本概念,研究了Internet个性化服务的体系结构和关键技术,以改进网站的设计,提高网站的访问率。

基于Web的个性化信息智能挖掘系统的构建

将数据挖掘技术和人工智能技术相结合,构建了一种个性化的网络信息智能挖掘系统,详细介绍了其功能,并探讨了该系统对图书馆的信息资源优化建设,以及在获取网络特色化信息、专题化信息等个性化信息服务方面的作用。

电子商务中Web的客户访问模式算法的分析与实现

文章通过对电子商务中服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的分析,重点研究了客户分析系统的数据采集、数据处理、数据存储以及跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,并构建了用户访问模式的挖掘模型及算法的分析与实现。

一种基于Web数据挖掘的ICRM系统设计与实现

该系统利用Web数据挖掘技术获取客户供给信息、客户需求信息、客户咨询信息 ,再结合企业自己的综合数据库 ,并在Internet上利用email、短信等方式 ,来满足客户的需要 ,进行相应的客户关系管理。