Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合的挖掘过程

Web挖掘常常被分成Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三类。Web使用挖掘又称为Web日志挖掘,是指从万维网用户的导航行为中发现有价值的信息的一种数据挖掘技术。Web日志挖掘一般有4个步骤:数据预处理、挖掘过程、模式分析和知识发现。数据预处理是对网站日志文件中的数据进行整理,清洗不完全的、杂乱的、噪声数据;模式分析是指提取用户不感兴趣的信息,并找到用户感兴趣的模式的过程;知识发现是指从日志文件中收集并发现有用知识的统计。主要介绍Web日志挖掘与Web结构挖掘相结合来完成挖掘过程及其应用。     

Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web结构挖掘的XML实现策略

XML适合于解决Web数据挖掘中数据库环境异构和信息的半结构化等难题。Web结构挖掘是整个Web信息挖掘的重要组成部分。用XML来完成Web结构信息的预处理是将Web结构信息规范化并转化为XML数据,并以此明确网站的文件构成、组织方式、内容构成和内容的超链关系。提出基于XML的Web结构挖掘系统的实现过程,解决了XML文件通过标准接口读入到挖掘程序的关键技术。     

ASP．NET开发三层结构应用实例（二）

ASP．NET中把表示层用Web窗体实现,业务逻辑层、数据访问层和数据对象模型层用类库来实现．就可方便快捷地实现三层结构。本讲接着上一讲的登录注册实例,继续讲解ASP．NET开发三层结构的方法,主要讲述ASP．NET三层结构的具体实现。     

基于Web挖掘的远程教学系统研究

Web挖掘指使用数据挖掘技术在万维网数据中发现潜在的、有用的信息。文章通过对Web挖掘在远程教育中的应用进行分析．提出一种基于Web挖掘的远程教学服务系统模型，着重介绍了Web挖掘的基本过程。     

Web数据挖掘技术研究综述

随着WWW网上可利用信息呈现爆炸性的增长,人们发现快速有效地访问相关信息正变得越来越困难。正是在这种情况下,Web数据挖掘技术应运而生。文中首先给出了Web挖掘的定义,深入分析了Web挖掘的特点及分类方法,然后对Web挖掘中最新研究进展状况作了详细的阐述,并探讨了Web挖掘的未来发展方向。     

Web使用挖掘研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息仓库中的应用与研究。Web数据挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个研究方向,文中研究的重点是Web使用挖掘。Web使用挖掘研究的主要对象是用户的使用记录,研究的主要过程包括数据预处理、模式发现和模式分析。文中详细介绍了Web使用挖掘的最新研究成果,并对将来技术的研究方向和发展趋势进行了探讨性的预测与分析,为进一步的理论研究和实际应用工作提供了指导性的建议。     

基于本体的Web分类技术研究

主要提出了一种基于本体的抽象的Web挖掘模型。首先利用本体的方法表示出要挖掘的领域,然后把从用户处收集来的数据转换成表格;最后再根据定义和公式来进行知识发现。抽象的Web挖掘模型可以提取出语义Web中隐藏在大量信息背后的近似概念,来实现知识发现。     

基于web挖掘的用户服务研究

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。基于Web的数据挖掘，是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识，分析了Web挖掘技术的概念、特点、技术等。根据Web数据挖掘最流行的分类，可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘。其中Web使用挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理。该文根据Web数据挖掘的最近研究状况，主要论述了一个更新的频繁路径集的挖掘浏览模式在Web用户个性化服务中的应用，同时，还对发现的知识讨论了其在在线服务中的应用并给出了相应算法。     

基于粗糙集的Web结构挖掘

Web站点是由许多Web页面构成的信息系统,随着网络的飞速发展,Web挖掘得到了越来越多的研究。如何从Web中找到与用户查询主题相关的权威页面,是Web结构挖掘的一个重要研究方向。粗糙集理论作为一种有效处理模糊和不确定信息的数学工具,由于其不需要任何先验知识,在数据挖掘领域取得了广泛的应用。文中概述了Web结构挖掘的有关概念,基于粗糙集理论,定义了Web结构挖掘的数据模型,并给出了基于粗糙集的Web结构挖掘的实现流程,分析说明了该方法的性能。     

Web搜索中的数据挖掘技术研究

WWW已经成为世界上是大的分布式信息系统,如何快速有效地搜索用户所需的资源一直是研究热点。Web挖掘也已经成为数据挖掘中相对成熟的一个分支。本文针对Web资源搜索中利用的相关Web挖掘技术做一个综述。文章首先对目前流行的Web内容挖掘方面的常用技术进行了研究分析,然后着重研究了Web结构挖掘技术,介绍并评价了多种算法模型。接着介绍了用户使用的挖掘,并提出了Web内容挖掘技术,结构挖掘技术和用户使用挖掘相结合,应用于开发智能型搜索引擎的趋势。     

基于结构挖掘的排序算法研究综述

随着Internet的迅猛发展,Web成为了人们获取信息的重要途径。但是,网页数量的与日剧增,信息量的爆炸式增长,也为人们的信息查询带来了不便。Web数据挖掘技术的引入提高了检索质量,特别是Web结构挖掘在搜索引擎中的应用,很好地帮助用户快速从搜索结果中锁定对自己真正有用的信息。本文对基于结构挖掘的排序算法进行了大量搜集分析,并进行了归纳总结。     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源．已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

Web日志挖掘及其在校园网中的应用

如何有效地分析用户的需求,帮助用户从因特网的信息海洋中发现他们感兴趣的信息和资源,已经成为一项迫切而重要的课题。解决这些问题的一个途径,就是将传统的数据挖掘技术与Web结合起来,进行Web数据挖掘。其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

Data mining for Web intelligence

Searching, comprehending, and using the semistructured HTML, XML, and database-service-engine information stored on the Web poses a significant challenge. This data is more sophisticated and dynamic than the information commercial database systems store. To supplement keyword-based indexing, researchers have applied data mining to Web-page ranking. In this context, data mining helps Web search engines find high-quality Web pages and enhances Web click stream analysis. For the Web to reach its full potential, however, we must improve its services, make it more comprehensible, and increase its usability. As researchers continue to develop data mining techniques, the authors believe this technology will play an increasingly important role in meeting the challenges of developing the intelligent Web. Ultimately, data mining for Web intelligence will make the Web a richer, friendlier, and more intelligent resource that we can all share and explore. The paper considers how data mining holds the key to uncovering and cataloging the authoritative links, traversal patterns, and semantic structures that will bring intelligence and direction to our Web interactions.     

Web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要内容之一，其应用领域非常广泛。将Web数据挖掘技术应用于电子商务网站的营销中，可发现许多有用的信息，有效地使用这些信息可促进电子商务网站的发展。     

Web挖掘研究

因特网目前是一个巨大,分布广泛,全球性的信息服务中心,它涉及新闻,广告,消费信息,金融管理,教育,政府,电子商务和许多其它信息服务,Web包含了丰富和动态的超链接信息,以及Web页面的访问和使用信息,这为数据挖掘提供了丰富的资源,Web挖掘就是从Web活动中抽取感兴趣的潜在有用模式和隐藏的信息,对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析,包括Web结构挖掘,多层次Ｗeb数据仓库方法以及Ｗ eb,Log挖掘等。