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。

网站结构和内容对Web使用挖掘的影响

The Paper emphasizes relativity between Web usage mining and the application of Web site structure and content. It has shown that the amount of effort revolved in processing and quantifying the structure and content of a Web site is well worth in performing Web usage mining. The necessity of combining Web site structure and content with Web usage mining process is further proved.

Web使用挖掘中网站结构和内容的作用

描述了Web使用挖掘与网站结构和内容的应用之间的相关性;强调了为完成Web使用挖掘而进行网站结构和内容的处理问题;进一步证实了将网站结构和内容与使用挖掘过程结合起来,可以极大地提高挖掘效率和质量,从而更好地发现Web上的用户模式,并对网站结构和内容设计起到辅助作用。

基于网络用户行为的相关页面挖掘模型

文章提出了一种基于网络用户行为的相关页面挖掘模型。模型采用统计的方法对proxy日志进行挖掘。模型的输入是一个WEB页面,输出是一组与之相关的页面。模型的假设基础是一组兴趣相似的人访问的页面有可能相关。模型从用户群中找出对输入页面感兴趣的用户,通过聚类从这些用户中找出一类具有相似兴趣背景且对输入页面最感兴趣的用户,综合这类用户感兴趣的页面,从中挖掘出与输入页面相关的页面。该模型与目前流行的相关页面检索算法的最大区别在于分析的对象是网络用户行为,因为模型认为页面是否相关的最终判定者应该是用户,通过分析网络用户行为能够更好地挖掘用户在页面相关判定上的潜在意识。用户对页面的兴趣度基于用户对页面的访问频率而定义。实验表明,该模型是可行的。该模型可用于改进传统的IR,提供相关反馈和查询扩展,使其更加适应Internet检索。该模型也可用于内容安全方面的相关主题预测。

用页组拓扑平均距离改善页面聚类算法

提出一种支持站点结构优化的页面聚类改进算法,通过引入图论中的拓扑平均距离,量化评估与挖掘站点结构中访问效率较低的内容文档集合为结构优化的兴趣页组,挖掘的页组具有更高的兴趣性,并将兴趣页组挖掘算法融入到拓扑优化算法中。实验结果表明改进算法能更好地优化站点结构,较一般算法收敛性好。

基于兴趣文档集合游历便利性的站点结构优化模型

基于特定信息需求的网站用户游历其兴趣文档集合的便利性,建立了一种站点结构优化的数学模型,通过页组支持度与页组拓扑平均距离量化评估与挖掘站点中访问效率较低的内容文档集合为结构优化的兴趣页组,据此提出能综合评价站点访问效率的指标——WEB拓扑兴趣度,并通过分析新增超链接的影响因素设计了相应的站点结构优化方法,优化算法中采用遗传算法寻找最优组合的新增超链接组。实验结果表明:优化后的站点结构能有效改善信息搜索与获取行为的效率低下问题。

基于页面聚类的推荐算法的改进

基于页面聚类的推荐算法常被应用在个性化推荐系统中,但是很少考虑页面访问的顺序性。针对这种弊端,提出了一种新的路径相似度系数,同时在推荐算法中运用了关联规则,提高了推荐结果的准确性。

有关日志数据预处理的研究

在日志数据的预处理中,确定合适的挖掘粒度是一项重要任务。本文介绍了一种日志数据预处理模型,在一般预处理模型基础上添加了页面视图识别环节,从而使日志数据有了更精确的挖掘粒度,挖掘结果有更强的语义。

一种基于URL路径的页面用户聚类方法

结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种基于路径的Web页面相似度聚类算法,使用用户的浏览行为描述和用户对页面的访问次数建立Web站点的访问矩阵,并在此基础上对站点进行URL用户聚类。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法的URL聚类算法对Web用户聚类是有效的。

模糊动态聚类算法在网络教育中的应用

针对当前大部分网站使用的是动态页面,分析日志比较困难的问题,给出了在动态网页环境下Web使用记录挖掘的数据采集方法;为了使计算简单、快捷,给出了一种Web用户和页面的直接模糊聚类算法,从而能够根据学生的访问规律对页面内容进行分类、总结和预测趋势,指导高校网站的建设,提高网络教育,具有很好的实用价值。

结合站点拓扑结构的页面视图分析

在介绍用途数据挖掘预处理过程的基础上,结合站点的拓扑结构,详细分析了页面视图的识别过程,给出了站点结构的形式化表述和页面视图识别的算法,为Web用途挖掘找到了合适的挖掘粒度。最后总结了结构数据对用途挖掘的作用。

一个改进了的用途数据预处理模型

在日志数据的预处理中,确定合适的挖掘粒度是一项重要任务。提出了一种改进了的用途数据预处理模型,在传统的预处理模型基础上添加了页面视图识别步骤,通过试验可以看到改进后的挖掘粒度有更加明确的语义表达,从而提高了挖掘精度。

个性化推荐技术在电子商务中的实现

随着互联网的发展．Web挖掘技术已经成为数据挖掘技术的一个研究的热点。本文对Web挖掘的特点、方法进行了讨论，提出了结合网页的链接结构来补充数据的预处理．以更精确地识别用户会话。同时在挖掘浏览模式的时候，结合网页内容聚类和用户聚类，提高了推荐系统的性能。