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以web挖掘和网页信息聚类为基础,来构建智能化电子商务站点;从而在商务活动中根据访问用户的访问特征和习惯,发现其中蕴含的知识,提取出用户的兴趣爱好,从而开发用户喜好的界面,掌握商务活动先机. 相似文献
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本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题,给出了基于web日志的客户群体聚类算法及web页面聚类算法。利用这些web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。 相似文献
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叶良艳 《安徽科技学院学报》2009,23(4):27-30
介绍了web日志挖掘概念,利用改进后k-means聚类算法对网吧web日志挖掘,对网吧用户行为聚类分析,找出用户的偏爱,以便网吧管理员更好定制网吧网络管理策略. 相似文献
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长期稳定的更新是精品课程资源拥有生命力和价值的保障。但是,目前大部分精品课程在专家评审之后很少再去不断地更新,精品课程先进性、科学性、"示范课程"的价值也就得不到很好的体现。精品课程网站的日志记录了大量的学习者使用信息,通过web日志挖掘技术统计分析这些使用行为信息,对优化精品课程建设有重要意义。本文主要通过统计web日志中使用者的ip、访问时间、访问频率等信息,挖掘使用者的使用行为习惯,根据使用者使用行为习惯来模糊评价该精品课程资源的更新情况,以此督促精品课程建设者不断更新精品课程资源,保证其动态化。 相似文献
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文章分析了数据挖掘与智能Agent的含义及特点,提出了利用智能Agent、数据挖掘技术对数字图书馆中的用户资料及访问web时的当前请求进行预测分析,据此获取用户兴趣爱好、访问习惯,预测用户行为,挖掘用户潜在需求,减少用户访问延迟,提高用户获取信息的效率,为其提供主动的个性化信息服务。 相似文献
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本文探索了一种新的Web日志挖掘算法,以便更有效地捕获用户访问模式．该算法首先把原始的用户访问序列转换为一个最长前向访问序列的集合,在转换中过滤掉了用户的回退操作；算法的第二步是根据第一步所得到的结果求得一个用户频繁访问模式．算法经实验模拟测试具有较为满意的时间复杂度和空间复杂度． 相似文献
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本论文将数据挖掘应用于图书馆网站Web日志记录,来获取用户访问网站的行为模式,帮助改善网站页面布局、改进为用户提供资源的方式,提高用户访问和使用资源的效率,介绍了用户行为模式挖掘的过程. 相似文献
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李立耀 《福建师大福清分校学报》2006,(2):4-10
互联网上的信息每天都以指数量级的速度爆炸性增长,面对如此浩瀚的资源,从web中的大量信息中准确并且有效的提取用户所需要的信息成为了Internet的用户的迫切需要。web信息检索系统可以利用web页面的这种特殊的链接结构关系来改进检索的算法,以提高检索的精度。链接结构分析显著地提高了检索结果的相关性。在充分分析基于链接结构的算法的基础上,本文提出了一个更接近真实情形的模型——有向访问模型,它假定访问者将根据与查询相关的概率模型来指导下一步的访问,它能够真实地描述用户在浏览网页时的行为。 相似文献
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贾凤旭 《鞍山师范学院学报》2015,(2):75-79
以鞍山师范学院图书馆网站为样本,利用Awstats软件从Web日志文件中提取访问量、点击量、浏览页面量、访问时间和访问来源等指标的数据,采用SPSS软件对数据进行描述性和推断性分析,并进行深入挖掘。根据相关分析结果对鞍山师范学院图书馆用户信息行为相关问题进行分析,并提出了相应解决对策。 相似文献
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一种改进的Apriori算法在web日志挖掘中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
罗新 《韩山师范学院学报》2009,30(3):43-48
在对web日志挖掘的处理流程以及难点深入分析的基础上,为了达到更快挖掘频繁访问页面组的目标,提出一种改进的Apriori算法,主要通过减少候选项集和对事务数据库的压缩来实现性能的提高.候选项集的减少是通过对频繁项集的缩减间接来实现,事务数据库的压缩则通过一系列预先定义的规则来实现.实验数据表明,无论对于短事务集,还是长事务集,算法的性能都得到了提升,更好地满足了实际应用的需要. 相似文献
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王春霞 《商丘师范学院学报》2005,21(5):71-74
在数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web使用挖掘的一个分支。它作为Web挖掘的一个重要组成部分，具有独特的理论和实践意义．通过介绍Web日志挖掘的概念，系统阐述了Web日志挖掘的全过程：数据收集、数据预处理、模式识别、实际应用．说明Web日志挖掘应用广泛，能够实现网站的优化问题． 相似文献
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张琳 《遵义师范学院学报》2011,13(5):112-115
随着校园网的快速发展,产生了海量信息,怎样利用数据挖掘技术根据校园网用户的访问日志挖掘出有价值的信息,是值得深入研究的。作者首先介绍了Web日志挖掘技术的主要内容,再深入研究在校园网信息处理方面的应用,重点以遵义师范学院校园网为实例,使用关联规则进行研究分析,探讨出用户的兴趣与偏好,从而更好地为学校教学管理服务。 相似文献
14.
张龙翔 《临沂师范学院学报》2004,26(3):100-103
随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现，使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段．关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究分支．本文提出了一种Web日志挖掘中频繁访问页组的加强算法． 相似文献
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为了提高电力系统中故障预测效率及便捷性,提出一种基于FP-Growth算法的电力系统故障预测方法,无需先验知识及人工标注,便可从海量历史日志数据中快速提取出故障信息模式,并基于实时日志数据对未来可能发送的系统故障进行预测。该方法首先根据电力系统不同类型的日志特征对原始数据进行预处理,然后基于FP-Growth算法挖掘日志中与故障事件相关的关联规则,并使用关联规则进行故障匹配,从而达到预测效果。算法经过真实电力系统日志数据集测试,结果表明该故障预测方法平均准确率为89.5%,平均召回率为79.8%,且执行效率较高,节省了业务人员50%以上的时间。 相似文献
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钱立三 《安徽广播电视大学学报》2005,(3):116-118
构建了WEB日志挖掘技术在远程开放教育网站和网上教育平台建设中的应用模式，通过WEB日志挖掘可以掌握学习者个性化学习的特点和要求，从而为建设适合的现代远程教育网站和在线教育平台提供WEB页面结构设计、资源建设、教学互动等方面的依据。 相似文献
17.
刘邦桂 《广东广播电视大学学报》2009,18(3):109-112
事务识别在Web日志挖掘步骤中至关重要,如果没有高效的识别算法,挖掘的效率将大打折扣。本文详细研究了事务识别的两种模型,介绍并改进了基于最大向前引用模型的识别方法MFP算法,同时对这两种方法进行了比较,结果表时,改进后的MFP算法具有更高的挖掘效率。 相似文献
18.
马敏飞 《宁波广播电视大学学报》2008,6(1):120-124
对Web日志数据的预处理是Web日志挖掘的基础和关键。论文分析了Web日志挖掘处理的基本过程,分析讨论了Web日志挖掘中的数据预处理技术及其过程。 相似文献