Web日志挖掘技术的研究与应用

Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支,已成为研究人员关注的焦点。本文首先分析了Web日志的格式,再对Web日志挖掘过程中的数据预处理进行了深入的讨论,最后阐述了Web日志挖掘在网站建设上的应用。     

WEB日志挖掘技术及其应用研究

Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支，已成为研究人员关注的焦点。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，并总结了Web日志挖掘在网站建设和维护方面的应用。     

LINUX系统安全挖掘技术及其应用研究

Web日志挖掘是Web数据挖掘的重要分支，已成为研究人员关注的焦点、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．并总结了Web日志挖掘在网站建设和维护方面的应用，     

Web日志挖掘预处理方案的几点思考

Web日志挖掘与传统数据挖掘的区别在于数据源不同,Web日志挖掘的对象通常是服务器的日志信息,而传统数据挖掘的对象多为数据库。日志挖掘主要分为三个步骤：数据预处理、模式识别和模式分析。数据预处理这个环节是整个过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着非常重要的作用。为此,本文深入探讨了数据预处理环节的主要任务,提出了一种新Web挖掘预处理方案。     

Web日志挖掘中的数据预处理研究

Web日志挖掘就是分析Web日志文件,从中发现用户的访问模式。数据预处理在Web日志挖掘中起着至关重要的作用,直接影响挖掘的质量和结果。详细介绍了数据预处理的主要过程,并给出了相应的对策。     

BP神经网络算法的改进

在进行Web数据挖掘中,针对具体问题的挖掘算法改进尤为重要,我们很难找到一种万能的算法针对复杂的Web数据进行数据处理和分析,在这个过程中我们往往采用的是针对不同的日志文件进行针对性的算法改进,而众多的改进算法来自我们生活中的缩影,神经网络的数据处理就是其中一种,并且基于BP改进的神经网络算法更加适合Web日志的处理和分析。     

Web使用模式挖掘技术

Web挖掘一般可以分为3类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。WWW上信息资源的爆炸性增长,Web挖掘已经成为计算机科学的一个重要研究领域。使用模式挖掘是Web挖掘的一个分支,它利用Web服务器的日志中的大量数据及其他相关数据集进行分析挖掘,并从中获得有价值的有关网站访问使用情况的模式知识。对Web数据挖掘作了比较详细的介绍,并介绍了Web使用挖掘各阶段的主要工作以及相关技术。     

基于Web的数据挖掘分类技术

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究课题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。总结介绍了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

基于Web日志挖掘的网上教学质量评估方法研究

本文通过对目前教学网站的现状分析和Web日志挖掘技术的研究,提出了利用Web日志挖掘技术跟踪评估网上教学质量的方法,为提高网站教学质量和改进网站的内容提供了有价值的参考。     

Web日志数据挖掘的个性化推荐系统的探析

本文阐述了web日志挖掘应用到个性化推荐系统中的研究的意义,并从Web日志数据挖掘技术理论知识展开分析研究,对进行研究个性化推荐系统的研究提供理论支持。     

基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(上)——问题分析与模型构建

面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在问题的基础上,将Web评论挖掘融入企业竞争情报分析之中,构建了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析模型,阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略。     

基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(下)——算法设计与实验分析

针对当前竞争情报分析算法无法有效地处理结构类型多样的Web评论信息,研究并设计了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析算法进行语义层面的情报分析,获取深层次的动态竞争情报。该算法主要由评论内容识别与抽取、语义关联挖掘、文本语义极性分析3个部分组成。实验结果表明,该算法能够显著地提高情报分析的准确率和效率,实现深层次的评论挖掘和情报知识发现。     

基于本体的竞争情报采集模型研究

针对使用搜索引擎采集竞争情报的准确性和相关性不高的缺点，提出利用语义Web挖掘技术挖掘网络信息资源中的深层知识和情报，并构建基于本体的竞争情报采集模型，最后探讨模型的体系结构、关键技术等问题。     

Web环境下产品评论挖掘在企业竞争情报中的应用

随着Web2.0的出现,现在无论是微博、博客还是各大论坛及购物网站都出现了针对产品或服务的客户评论。本文首先通过对这些产品评论的情报价值进行分析,指出产品评论挖掘是在Web2.0和电子商务发展背景下,用户利用网络平台发表意见评论和Web环境下企业竞争情报发展的必然产物。本文提出了一个产品评论挖掘应用于企业竞争情报的框架,进而讨论了产品评论的预处理并从行业监测、用户研究、企业自身以及竞争对手分析四个方面分别探讨了产品评论挖掘在企业竞争情报中的具体应用。     

基于数据挖掘的企业竞争情报系统研究

简述了企业竞争情报系统与数据挖掘的概念,构建了基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统,分别描述了系统的实施要素、整体架构与集成,以及情报规划、情报收集、情报处理、情报分析、情报评审、情报服务六大系统的主要功能模块,并且阐述了系统的主要优势。     

国际竞争情报研究的知识图谱——基于CiteSpace的知识计量分析

本文以ISIWebofScience数据平台中所收录的竞争情报研究文献作为分析样本,利用CiteSpace知识计量工具,绘制了国际竞争情报研究的科学知识图谱——知识演化图,通过对竞争情报研究的历史脉络和研究热点的分析,发现国际竞争情报研究内容广泛、方法新颖、紧跟时代,并以网络竞争情报、跨国企业竞争情报与竞争情报系统为主要研究对象。     

基于领域本体的竞争情报聚类分析研究

本文将聚类分析引入竞争情报分析之中,构建了基于领域本体的竞争情报聚类分析模型。该模型利用竞争情报领域本体指导文本语义分析和标注,抽取特征概念和概念间关系,实现语义层面的文本表示;针对传统的聚类分析算法无法进行深层次的聚类分析,设计了一种基于语义核函数的聚类分析算法进行挖掘分析,实现深层次的聚类分析。实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了竞争情报分析的准确率和效率。     

基于主题的Web挖掘技术在航天情报跟踪中的应用研究

分析了航天领域互联网信息获取需求,总结了基于特定主题Web挖掘技术的优势及现状,论证了将基于主题的Web挖掘技术应用于航天情报跟踪的可行性.初步设计了跟踪系统组成模块,提出了关键问题解决方案.     

基于企业竞争情报系统的Web资源管理研究

文章分析了企业Web资源管理的现状及存在的问题,并利用企业竞争情报系统的收集子模块对Web资源进行有效收集整理;提出了基于企业竞争情报系统的Web资源管理的有效方法.