Web用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题。目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题。针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作。从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域。

Web挖掘技术在搜索引擎中的应用

As a new knowledge mining means,Web mining provides a new solution for the utilization of Web information resources This article describes the application of Web mining technologies in search engines,and discusses how to mine the latest technologies for search engines so as to improve their retrieving

面向Web关联规则挖掘的快速Apriori算法

本文通过对Web日志的处理,应用关联规则方法对用户访问行为进行挖掘,来发现资源间的关联性。通过对Apriori方法的分析,运用对事务集和候选项目集有效约减的方法,提出了基于Apriori算法的改进的快速Web资源关联规则挖掘算法FApriori方法。通过对KDDcup2000数据的验证,证明算法的有效性和正确性。