有序概念格与WWW用户访问模式的增量挖掘

访问模式是用户沿URL超链寻找和浏览网页规律的总结 ,发现用户访问模式对于帮助用户快速到达目标页面 ,进而实现搜索引擎的个性化导航具有重要意义 目前虽有一些挖掘用户访问模式的工作 ,但尚未发现能够处理增量数据的系统化挖掘算法 用户访问模式挖掘可由如下 3个步骤完成 :①由日志库提取最大向前关联路径 ,②由最大向前关联路径发现频繁关联路径序列 ,③由频繁关联路径序列得到最大频繁关联路径序列 ,其中②是问题的核心 为得到系统化算法 ,对概念格模型加以顺序约束 ,提出了有序概念格 ,并将其用于Web访问模式的增量发掘 给出了增量式高效挖掘算法 ,并与相关工作进行了比较 ,对合成数据和实际数据的实验结果验证了算法的有效性     

用户Web日志序列模式挖掘研究

单个用户访问网站能够留下大量的访问信息，合理地挖掘这些信息便能够得到用户个人的访问模式。文中将序列模式挖掘运用到单一用户Web日志上．最终可以得到单一用户的访问序列模式。在序列模式挖掘过程中，将传统的序列模式挖掘概念进行了扩充，对应到单一用户的序列模式上；运用Session来划分时间段，增强了时间的概念；运用概念格的理论，很好地实现了增量序列模式挖掘。并使用一个新的算法，解决MFP(最大前向路径)在Web日志中获取存在的一些问题。     

用户Web 日志序列模式挖掘研究

单个用户访问网站能够留下大量的访问信息,合理地挖掘这些信息便能够得到用户个人的访问模式.文中将序列模式挖掘运用到单一用户Web日志上,最终可以得到单一用户的访问序列模式.在序列模式挖掘过程中,将传统的序列模式挖掘概念进行了扩充,对应到单一用户的序列模式上;运用Session来划分时间段,增强了时间的概念;运用概念格的理论,很好地实现了增量序列模式挖掘.并使用一个新的算法,解决MFP(最大前向路径)在Web日志中获取存在的一些问题.     

一种新的Web频繁访问模式挖掘算法

提出了一种基于有向图的从Web日志中挖掘用户频繁访问模式的新算法,与传统使用基于关联规则挖掘的序列模式挖掘技术相比,本算法采用有向图来记录Web访问序列和它的计数,在挖掘过程中只需要扫描数据库一次,不产生数量庞大的候选模式,即可直接挖掘出所有的Web频繁访问路径,大大提高了Web访问模式的发现效率。     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在砷riori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块：数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

基于关联规则的Web日志数据分析系统

本文旨在研究基于Web环境下利用关联规则对Web日志挖掘的数据分析系统。把关联规则的概念引入到Web日志挖掘中,将用户的访问路径以关联规则的形式表现出来,其目的在于从用户访问超文本系统的行为中发现用户的访问模式。然后在Apriori挖掘算法思想的基础上,对其改造,给出了适合挖掘用户访问频繁路径的类Apriori算法。最后设计开发了一个Web日志数据分析系统。此系统主要包含三个功能模块:数据预处理模块、智能分析模块和基本分析模块     

一种基于后缀树的Web访问模式挖掘算法

在Web使用挖掘中，分析用户的行为模式是一个关键的问题。文中提出了一种基于后缀树的最大频繁序列MFS(Maximal Frequent Sequences)的有效挖掘算法，该算法能够从增量数据中动态发现和输出MFS。     

基于s—Tree算法的个性化推荐服务研究

本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法，并以此去分析用户的访问模式，挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息，进而优化站点结构，为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。     

概念格在Web日志挖掘中的应用

概念格作为一种用于数据组织和数据分析的形式化工具,有着广阔的应用领域,如信息检索、数字图书馆、软件工程、数据挖掘等方面。先对概念格进行了简单的介绍,然后讨论了Web日志挖掘过程的两个重要阶段:数据预处理和模式发现,并将概念格应用于模式发现以进行频繁页面之间的关联规则挖掘和频繁访问路径挖掘,减少了候选项集的产生,可有效提高挖掘效率。     

Web行为下的正向关联规则挖掘研究

Web关联规则挖掘研究用户对Web站点上不同页面之间的访问规律,为智能Web站点的个性化服务提供知识依据。文中讨论在Web使用挖掘中如何实现关联规则挖掘与访问序列相结合,挖掘切实有效的关联规则;具体阐述如何构造最大向前路径,并将关联规则与最大向前路径匹配、过虑的过程。试验证明得到的关联规则可作为智能Web站点的有效知识依据。     

一种基于Close模式发现用户频繁访问路径的方法

Web日志挖掘的一个主要任务是获得用户的浏览模式，这对Web站点的改进和为用户提供个性化服务提供了非常有价值的潜在信息。该文在分析用户访问模式的特点后，提出了Close模式的概念，基于此概念提出了一种挖掘用户频繁访问模式的Close算法。该算法利用频繁访问模式的封闭特性，挖掘出既是频繁的又是封闭的访问模式，在一定程度上减少了下一阶段“寻找最大频繁访问模式”的工作量。用实际数据对算法的性能进行了验证和分析。     

采用构造后缀树方法的在线挖掘浏览模式

在构建个性化服务中常常通过需要挖掘用户的浏览模式来改进站点的结构，使得客户访问站点变得容易。问题的关键就在于如何从Web日志中发现用户浏览模式。该文就此提出一种算法，通过为Web日志数据构造后缀树进行序列挖掘，找出最大频繁序列，进而发现有意义的浏览模式。该算法的重要特点是可以在线进行。     

基于用户访问事务文法的序列关联规则发现

在Web挖掘中,应用关联规则发现方法可以发现Web页面之间用户访问的关联度.由于Web站点内含丰富的页面结构信息,也由于用户的访问总是要遵循一定的访问顺序,因此提出一种新的可以发现用户访问序列之间关联度的方法——序列关联规则发现方法.该方法首先得到用户访问事务;然后根据正则文法,定义了一种新的用户访问事务文法,用于从用户访问事务中得到用户序列访问事务;最后应用关联规则发现算法进而发现序列关联规则.为了进一步评价所发现的序列关联规则,引入了互信息的概念.发现的序列关联规则可以帮助Web站点的设计者更好地理解用户的访问,以用于调整Web站点的结构.     

基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化

基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化算法旨在发现用户在浏览过程中频繁访问的序列关联,为优化站点结构提供有力的依据。分析了现有频繁模式聚类算法的不足,提出了在模式聚类函数的基础上生成一个压缩的偏序（Partial Order）的算法,实验结果显示该算法可以对频繁序列模式进行高效、高质量的压缩,可以得到数量更少、信息量更大的模式,从而提高发现的频繁访问序列的兴趣性。     

一种基于有向树挖掘Web日志中最大频繁访问模式的方法

提出了一种基于Apriori思想的挖掘最大频繁访问模式的s Tree算法。该算法使用有向树表示用户会话，能挖掘出最大前向引用事务和用户的浏览偏爱路径；使用一种基于内容页面优先的支持度计算方法，能挖掘出传统算法不能发现的特定的用户访问模式；使用频繁模式树连接分层的频繁弧克服了图结构数据挖掘算法中直接连接两个频繁模式树要判断连接条件的缺点，同时采用预剪枝策略，降低了算法的开销。实验表明，s Tree算法具有可扩展性，运行效率比直接采用图结构数据挖掘算法要高。     

基于Apriori算法的Web日志挖掘探究

本文对日志挖掘过程中的数据预处理和模式发现进行了深入的讨论，总结了用户的频繁访问路径，得到了比较理想的结果。     

基于简化站点结构的Web路径完善技术

Web日志预处理在很大程度上影响着Web日志挖掘的质量，而Web日志预处理的一项重要工作就是对用户访问路径中的页面缺失进行补充。本文提出一种基于简化站点结构的路径完善技术，既无损于对用户频繁访问模式的分析，也适合于Web日志的增量挖掘。     

一种基于FP-树的最大频繁模式增量更新挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向,人们已经提出了许多用于发现数据库中关联规则的算法,但对关联规则的增量维护问题的研究较少.深入分析了增量更新情况,使用了目前较高效的最大频繁模式挖掘算法FP-Max,并对其进行改进.基本思想:①基于FP-树;②考虑了数据集中,数据增加情况下FP-树的更新;③对FP-Max算法进行改进来更新、维护已经挖掘出来的最大频繁模式.     

多维概念格与多维序列模式的增量挖掘

多维序列模式挖掘旨在将一个或多个背景维度信息中发现的关联模式与有序事务序列中发现的序列模式有机结合,从而为用户提供信息内容更加丰富、更具有直接应用价值的多维序列模式.目前虽有一些挖掘多维序列模式的工作,但其关联模式与序列模式的发现过程是基于不同的数据结构分开进行的.提出一种新的概念格结构——多维概念格,它是对概念格的延伸与泛化,其内涵更加丰富,不仅具有多个有序的任务内涵,而且具有多个无序的背景内涵.设计实现了基于该结构的增量式多维序列模式挖掘算法,该算法使用统一的数据模型实现关联模式与序列模式的高效同步挖掘.在合成数据集上的实验结果验证了算法的有效性.同时,算法在实际的银行数据集上的应用效果也说明了算法的实用性.     

挖掘基于Web的访问路径模式

本文介绍了一种新的基于Web的序列模式－访问路径模式挖掘问题,给出了问题的形式化描述以及挖掘访问路径模式的方法,提出了识别最大前向访问路径和发现大访问路径的算法。