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1.
随着个性化时代的到来,信息服务机构必须提供个性化服务,才有可能在激烈的竞争中取得胜利.Web数据挖掘技术是实现个性化信息服务的关键技术.在构建基于Web数据挖掘的个性化信息服务的实现模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的个性化信息服务系统运行的基本流程、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、信息系统的服务内容、系统运行的注意事项等进行了探讨. 相似文献
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网络信息安全问题,已经成为制约网络经济进一步发展的重要瓶颈.Web数据挖掘技术是提升网络信息安全防范绩效的关键技术.本文在构建基于Web数据挖掘的网络信息安全防范模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的网络信息安全防范模型运行的基本原理、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、防范模型的主要应用、模型运行的注意事项等进行了深入分析. 相似文献
3.
介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型. 相似文献
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Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E—Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E—Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。 相似文献
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基于Web数据挖掘的图书馆UIS系统涉及到很多方面的内容。该系统利用Web数据挖掘技术获取用户需求信息、用户咨询信息。再结合图书馆自己的综合数据库，并在互联网上利用电子邮件、短信等方式，采满足用户的需要。进行相应的用户关系管理。 相似文献
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随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。 相似文献
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将Web数据挖掘技术应用于急性高原病易感人群的预测中,通过Web技术与数据挖掘技术相结合,将分散于Web中的数据经过检索、清洗、处理后存储在专门的数据仓库中。在现有研究成果的基础上,提出一个简便、高效的急性高原病易感人群预测模型。 相似文献
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高英莲 《内蒙古科技与经济》2013,(4)
介绍了Web数据挖掘和数字图书馆个性化服务的关系,构建了一个基于Web数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务模型,并对模型的设计思想、工作原理进行了详细说明. 相似文献
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Web挖掘一般可以分为3类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。WWW上信息资源的爆炸性增长,Web挖掘已经成为计算机科学的一个重要研究领域。使用模式挖掘是Web挖掘的一个分支,它利用Web服务器的日志中的大量数据及其他相关数据集进行分析挖掘,并从中获得有价值的有关网站访问使用情况的模式知识。对Web数据挖掘作了比较详细的介绍,并介绍了Web使用挖掘各阶段的主要工作以及相关技术。 相似文献
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Web信息资源正在引起人们越来越多的重视和研究,而无论从信息检索的角度,还是从信息计量分析的角度,对Web信息数据的计量和采集都是一个重要的基础。本文基于信息计量学研究的目的,在对Web概念进一步认识的基础上,深入全面地探讨了Web信息数据的计量模式、测度单位,以及采集Web信息数据的各种不同方法。 相似文献
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基于Web使用挖掘的用户个性化服务研究 总被引：5，自引：0，他引：5
万维网是一个巨大的全球性的信息服务中心。随着诸如新闻、广告、消费信息、金融管理、远程教育、政府网站、电子商务等的日益普及 ,提供网络信息服务的竞争日益激烈。谁能更方便地为用户提供所需要的网络资源 ;谁能提供更贴近用户的个性化服务 ;谁能更快捷抓住用户新的需求 ,是能否成功为用户提供网络业务的关键。现代社会的竞争趋势要求对因特网上大量出现和产生的信息进行实时和深层次的分析 ,虽然借助于强大的搜索引擎和搜索技术 ,用户仍然在分析和使用这些信息时面临许多困难。同时基于ＷＷＷ的Ｗｅｂ站点设计、Ｗｅｂ服务设计、Ｗｅｂ… 相似文献
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Ethical issues in web data mining 总被引：2，自引：0，他引：2
Web mining refers to the whole of data miningand related techniques that are used toautomatically discover and extract informationfrom web documents and services. When used in abusiness context and applied to some type ofpersonal data, it helps companies to builddetailed customer profiles, and gain marketingintelligence. Web mining does, however, pose athreat to some important ethical values likeprivacy and individuality. Web mining makes itdifficult for an individual to autonomouslycontrol the unveiling and dissemination of dataabout his/her private life. To study thesethreats, we distinguish between `content andstructure mining' and `usage mining.' Webcontent and structure mining is a cause forconcern when data published on the web in acertain context is mined and combined withother data for use in a totally differentcontext. Web usage mining raises privacyconcerns when web users are traced, and theiractions are analysed without their knowledge.Furthermore, both types of web mining are oftenused to create customer files with a strongtendency of judging and treating people on thebasis of group characteristics instead of ontheir own individual characteristics and merits(referred to as de-individualisation). Althoughthere are a variety of solutions toprivacy-problems, none of these solutionsoffers sufficient protection. Only a combinedsolution package consisting of solutions at anindividual as well as a collective level cancontribute to release some of the tensionbetween the advantages and the disadvantages ofweb mining. The values of privacy andindividuality should be respected and protectedto make sure that people are judged and treatedfairly. People should be aware of theseriousness of the dangers and continuouslydiscuss these ethical issues. This should be ajoint responsibility shared by web miners (bothadopters and developers), web users, andgovernments. 相似文献
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本文首先给出Web使用模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了这个框架模型中主要组成部分的工作原理。在此基础上,对Web使用模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作了阐述和分析,最后对该领域未来的研究重点作了展望。 相似文献
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面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在问题的基础上,将Web评论挖掘融入企业竞争情报分析之中,构建了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析模型,阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略。 相似文献
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16.
随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量也急剧增加,Web数据挖掘技术作为处理数据的专项技术,其优越性能在许多领域都有所体现。针对Web数据挖掘技术在数字图书馆中的应用进行研究,分别从web数据挖掘的难点、XML在Web数据挖掘中的应用以及web数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用三个方面展开分析,以促进web数据挖掘技术的不断完善,使它能够为数字图书馆提供更好的服务。 相似文献
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网络信息挖掘是从丰富的网络信息源和用户使用网络的行为数据中抽取有用的模式和隐含信息。文章分析了网络信息挖掘结果评价的必要性,介绍了网络信息挖掘常用方法的效果评价的做法与相关指标,构建了网络信息挖掘效果评价的体系,并指出应该注意的一些问题。 相似文献
18.
基于J2EE的Web数据挖掘系统框架评价体系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文简要介绍了Web挖掘的概念以及数据挖掘技术与算法，阐述数据挖掘系统结构，并对其框架及实现方法进行了探讨，讨论基于J2EE平台的MVC设计框架下Web数据挖掘系统体系结构。最后将对系统进行评价分析。 相似文献
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简要介绍了Web挖掘的概念以及功能，阐述数据挖掘系统结构，并对其体子框架及实现方法进行了探讨，最后给出基于分布计算J2EE平台的Web挖掘系统逻辑结构。从而系统将打破制约信息系统开发的瓶颈，提高客户数据挖掘的效率。 相似文献