电子商务中的Web数据挖掘系统的设计

随着互联网信息的增长，Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一，尤其是应用于电子商务领域。本文首先阐述了电子商务中Web数据挖掘的资源及其流程，然后在此基础上提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案，最后并对此设计方案中进行了实现。     

一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统

在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果.     

基于Web日志的网站优化方案的设计与实现

Web日志挖掘的研究对象是Web日志数据,挖掘的对象是提供服务的网站的信息,挖掘结果可以帮助改善网站的设计,本文基于Web日志挖掘提出一种网站优化方案,本方案采用AprioriAll算法对用户频繁访问路径进行挖掘,根据挖掘结果进行模式分析,最终实现网站结构的调整、优化,提高用户满意度和站点的访问率。     

Web挖掘在个性化学习网站中的应用

本文介绍了Web挖掘的相关概念,简要分析其主要特点,介绍Web使用模式挖掘的基本流程和数据采集的主要来源,对Web数据挖掘在学习网站中的应用进行探讨。     

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。     

基于Web使用挖掘的用户行为分析

Web服务产生了大量的日志数据，这些数据记录了用户的行为信息。如何从海量的日志数据中自动、智能地抽取隐藏于其中的知识，这是本文要研究的问题。基于Web使用挖掘，对点击流数据源进行收集、预处理，并基于FP-tree的关联规则挖掘算法对用户行为进行分析，发现新模式，为优化网站建设提供有价值数据。     

Web日志分析系统研究

Web日志分析系统不仅能改进Web网站结构,提高Web服务器性能,而且能识别用户的喜好、满意度,发现潜在用户,增强网站服务竞争力。介绍了Web日志挖掘的各个阶段,设计并实现了一个Web日志分析系统。分析了传统的频繁项集挖掘算法与序列模式挖掘算法的不足之处,根据日志数据的特性,将用户属性引入频繁项目集的生成过程,有效地减少了候选项集的数目,并根据候选集的特点,逐轮压缩数据库。将连续序列引入到ApiroriAll算法的候选集合并过程中,实现了改进算法。通过实验比较了改进算法与传统算法的效率,证明了改进算法的有效性。     

Web数据挖掘在远程教育个性化中的应用研究

对Web数据挖掘技术进行了详细介绍。结合Web数据挖掘技术,实现了对远程教育系统的数据进行采集、预处理、模式发现及模式的分析评价。并针对远程教育系统现有的问题,构建了基于Web数据挖掘的个性化远程教育模型,为学习者提供更加智能化、个性化的服务。     

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。     

Web日志挖掘在电子商务中的应用研究

本文介绍了Web日志挖掘的概念和流程,提出了客户频繁访问路径和页面兴趣度挖掘算法,并给出了个性化推荐系统的构建思路,旨在为电子商务网站经营者改善网站结构提供帮助。     

基于数据挖掘的个性化网页推送服务模式研究

为满足用户及时获取个性化信息的需求,利用数据挖掘中的聚类分析方法对Web日志数据进行聚类,对网站已有用户的访问行为进行划分,得出各类别用户网页推送的数据集;采用关联规则方法提取聚类结果中各个簇的访问规则,完成个性化页面推送服务。结果表明该模式能够实现网站个性化页面推送的功能。     

数据抽取及语义分析在Web数据挖掘中的应用

把复杂的网络站点作为多个业务数据源,采用数据仓库及数据挖掘技术,从中抽取并净化数据到挖掘数据库,从而将数据抽取及语义分析应用于Web数据挖掘中。在此基础上又提出了运用数据抽取进行数据结构转换并把语义分析技术应用到数据抽取的过程中的思想,使数据提取更加准确。     

表述性状态转移网络服务平台的研究及实施

电子商务的蓬勃发展使得越来越多的采购商们倾向于利用互联网络进行采购。然而,尽管大部分商业网站都提供了详细周全的产品查询功能,但是当采购商们需要查询大量产品,譬如电子产品元器件,来进行采购时,往往费时费力。而网页这种适宜人类用户进行查询浏览的界面形式并不适合程序来自动处理,一个原因就是网页结构的变化会影响网页数据的抽取过程。本文利用网络服务的思想,使数据抽取通过网站提供的独立于网页的服务来完成,从而避免网页结构变化的影响。在剖析了表述性状态转移面向资源以及对资源进行操作的统一接口特性后,本文指出表述性状态转移用于网络服务的优势。基于这种思想,利用CXF框架和Spring技术构建一个表述性状态转移风格的服务平台,该平台向客户提供查询电子产品信息的网络服务。在此服务支持下,客户端程序可以利用XML解析工具方便地抽取所需要的数据信息。     

互联网目标页面间隐式关联规则的发现

通过对Web日志信息的数据预处理和分析挖掘，辅助适量编程和算法TPARD(Target Pages Association Rule Discovery)，最终实现了互联网目标页面间隐式关联规则的发现，从而可以优化网站结构，进一步提高对Web终端用户的服务质量。     

支持Internet上个性化信息重组与发布的Web挖掘关键技术的研究

Internet上个性化信息的重组与发布是Web个性化技术的一个重要组成部分,这一领域目前存在的主要问题是:并非没有信息重组和发布的工具,而是缺乏能够使这类工具高效工作的支持技术。本文提出一种将流数据处理技术引入Web点击流、IP地址流及页面文本流挖掘和分析过程,研究基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析方法;将本体和领域知识引入Web内容挖掘过程,研究领域知识指导下的Web内容挖掘方法;将基于Web数据流挖掘的用户行为和需求分析与领域知识指导下的Web内容挖掘相结合,研究Internet上Web信息模式和Web用户模型及其相互关系的建立;将上述研究成果应用于实际,以期达到高效地支持Internet上满足用户个性化要求的信息重组与发布的目的。     

在网络使用挖掘中的应用条件序列模式分析

网络使用挖掘是通过分析记录在Web服务器上的用户使用数据，来自动发现用户访问信息网的方式。其挖掘结果可以用于改善网站设计、商业决策支持、个性化服务等方面。序列模式分析是数据挖掘使用的模式分析的一种方式。本文主要介绍了一种适应复杂条件限制的序列模式分析在网络使用挖掘中的应用及其一般步骤。     

Web使用挖掘在远程开放教育网站建设的应用

通过广东电大成绩查询网站的开发运行,应用Web使用挖掘技术,对成绩查询网站服务器日志数据及扩展的用户日志数据进行数据挖掘,分析了解学生的访问行为,从而可以为学生提供个性化、针对性的服务;同时基于Web使用挖掘的研究可以使网站结构曼合理、更安全.     

The Weka4WS framework for distributed data mining in service‐oriented Grids

The service‐oriented architecture paradigm can be exploited for the implementation of data and knowledge‐based applications in distributed environments. The Web services resource framework (WSRF) has recently emerged as the standard for the implementation of Grid services and applications. WSRF can be exploited for developing high‐level services for distributed data mining applications. This paper describes Weka4WS, a framework that extends the widely used open source Weka toolkit to support distributed data mining on WSRF‐enabled Grids. Weka4WS adopts the WSRF technology for running remote data mining algorithms and managing distributed computations. The Weka4WS user interface supports the execution of both local and remote data mining tasks. On every computing node, a WSRF‐compliant Web service is used to expose all the data mining algorithms provided by the Weka library. The paper describes the design and implementation of Weka4WS using the WSRF libraries and services provided by Globus Toolkit 4. A performance analysis of Weka4WS for executing distributed data mining tasks in different network scenarios is presented. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

千兆以太数据光接口板卡的设计研究

以千兆以太接入接口为出发点,进行流媒体分组数据应用的板卡设计.在进行GbE千兆以太收发器及板卡设计时运用了业务控制处理、联合MAC后续处理的媒体网关设计模式,方案具有可扩展与性能稳定的优势.对业务以流媒体为主、接口以GbE为主的下一代网络接入构架的更新方向进行了展望.