一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

基于Web日志挖掘的个性化服务站点

介绍个性化站点的概念，并对Web日志挖掘系统体系结构进行分析。其后将关联规则挖掘技术应用到日志事务会话中，在对日志数据的特性分析的基础上提出类Apriori挖掘算法。对类Apriori挖掘算法得到的频繁项集如何有效提取关联规则提出了最有效的方法。在实际应用中探讨了如何从多个匹配的关联规则中选择合适的匹配规则。     

改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用

文章重点研究了Web日志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法FP_Growth算法,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统My Library的设计过程中,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

一种适用于Web日志挖掘的关联规则发现算法

Apriori算法是一种经典的关联规则发现算法。针对Web日志挖掘的特点,在Apriori算法基础上给出一种适用于动态事务数据库挖掘的关联规则发现算法,并对比该算法与Apriori算法的区别。将该算法应用到网站的日志挖掘中,实验证明该算法的性能较原算法有一定的提高。     

二进制挖掘算法在Web使用挖掘中的应用

介绍了Web使用挖掘的常用技术。针对Web服务器日志产生数据库的特点,在Web挖掘过程中使用二进制挖掘算法产生关联规则;通过二进制挖掘算法的实例,说明在Web使用挖掘中运用二进制挖掘算法能够提高挖掘效率。     

Web日志中有趣关联规则的发现

关联规则挖掘是Web用法挖掘的一个重要研究课题。目前的Web日志关联规则挖掘算法忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要问题。对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究，结合网络拓扑结构，提出了Web拓扑概率模型和有趣关联规则（IAR）算法。利用Web拓扑概率模型对关联规则进行有趣度评价，得出有趣度高的规则，用于改善网络性能。实验显示了IAR算法如何提高规则的利用率和有效地改善网络拓扑，它可以成功地应用到Web用法挖掘中。     

基于区域—频道访问度的民意热点信息挖掘算法

为了有效地从电子政务网站的Web日志中挖掘民众关注的热点信息, 提出基于区域—频道访问度的民意热点信息挖掘算法——PHIMA算法。该算法在分析目前Web日志挖掘算法存在的问题的基础上, 利用提出的区域—频道访问度概念设计Web访问矩阵, 并基于该矩阵结合区域—频道访问度和灰关联分析法提出。实验表明算法能有效地挖掘民意热点信息, 可用于电子政务网站站点优化、个性化服务和为决策者提供决策支持等。     

基于关联规则的Web使用挖掘研究

数据挖掘技术能使我们从模糊的、不完全的、随机的、大量的数据中,提取潜在的有用的信息和知识。经过20几年的发展,数据挖掘已取得了巨大成就。Web挖掘是数据挖掘技术的一个重要分支,它是随着人工智能技术、数据库技术和网络技术的发展而提出来的。本文针对Web日志挖掘的特性,对关联规则的挖掘算法进行深入的研究,系统地探讨了关联规则挖掘算法在Web日志挖掘的应用。利用优化Apriori算法,使之更具有效率。     

基于MFP算法的Web日志挖掘技术的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,需要通过Web日志挖掘分析用户的访问模式.数据预处理和日志挖掘算法是Web日志挖掘中的关键技术.文章就此进行了深入的研究,在已知用户访问路径的基础上,提出一种基于MFP算法的日志挖掘算法,并结合实例具体介绍了该算法的执行过程.     

改进的遗传算法在Web使用挖掘中的应用

Web使用挖掘是近年来Web数据挖掘中的研究热点。针对传统遗传算法在提取关联规则问题时常采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率,容易出现早熟、收敛速度较慢的问题,提出了改进的遗传算法,并在关联规则的提取中增加了用户页面兴趣度这一阈值,成功地运用到某商业网站服务器日志挖掘。实验证明,这种改进的遗传算法能够有效避免早熟收敛现象,是一种有效的方法。     

网络用户行为的隐私保护数据挖掘方法

隐私保护的数据挖掘近年来已经为数据挖掘的研究热点,Web网站的服务器日志保存了用户访问页面的信息,如果不加以保护会导致用户隐私数据的泄漏。针对这个问题,讨论了在Web数据挖掘中用户行为的隐私保护问题,进而提出一种将Web服务器日志信息转换成关系数据表的方法,并通过随机化回答方法产生干扰数据表项中信息,再以此为基础,提供给数据使用者进行频繁项集以及强关联规则的发现算法,从而得到真实保密的网上购物篮商品间的关联规则。经实验证明,提出的Web使用挖掘中的隐私保护关联规则挖掘算法隐私性较好,具有一定的适用性。     

基于兴趣度策略的启发式Web挖掘算法

针对当前Web关联规则挖掘算法中,忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要因素,文中提出一种新的基于兴趣度的量子退火遗传挖掘算法,并在该算法中,采用遗传选择,量子交叉,退火变异操作,有效地避免了早熟收敛现象。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

一种多约束关联挖掘算法*

约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用。但由于大多数算法处理的约束条件类型单一,提出一种多约束关联挖掘算法。该算法以FP-growth为基础,创建项集的条件数据库。利用非单调性和单调性约束的性质,采用多种剪枝策略,快速寻找约束点。实验证明,该算法能有效地挖掘多约束条件下的关联规则,且可扩展性能很好。     

有效的矩阵加权正负关联规则挖掘算法——MWARM-SRCCCI

针对现有加权关联规则挖掘算法不能适用于矩阵加权数据的缺陷,给出一种新的矩阵加权项集剪枝策略,构建矩阵加权正负关联模式评价框架SRCCCI,提出一种新的基于SRCCCI评价框架的矩阵加权正负关联规则挖掘算法MWARM-SRCCCI。该算法克服了现有挖掘技术的缺陷,采用新的剪枝技术和模式评价方法,挖掘有效的矩阵加权正负关联规则,避免一些无效和无趣的模式产生。以中文Web测试集CWT200g为实验数据,与现有无加权正负关联规则挖掘算法比较,MWARM-SRCCCI算法的挖掘时间减幅最大可达74.74%。理论分析和实验结果表明,MWARM-SRCCCI算法具有较好的剪枝效果,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到极大提高,其关联模式可为信息检索提供可靠的查询扩展词来源。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程。整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘。文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型。     

一种基于异构系统发现日志本体关联规则的方法

构建日志本体之上的访问模式关联规则是语义Web使用挖掘的主要任务之一.在DL-safe规则的限定下,将日志本体和一阶应用规则相结合,构成异构日志知识库,以提高Web日志系统的知识表示和推理能力.在此基础上借助ILP理论从异构日志知识库中挖掘出频繁用户访问模式,并生成访问模式关联规则,以发现用户访问行为之间更丰富的潜在关联知识.该方法提高了语义Web使用挖掘的质量,为改进站点结构提供了更有效的决策知识.实验结果证明了该方法的可行性和有效性.