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一种在连续MFR中快速挖掘频繁访问路径的新算法 总被引:5,自引:0,他引:5
频繁访问路径挖掘是Web数据挖掘的重要研究内容。论文主要研究在最大前向引用中发现连续频繁访问路径的问题,提出了一种快速有效的CAP算法,该算法借助于访问路径树进行挖掘,只需一次扫描数据库,且简化了对访问路径树的挖掘过程,试验表明在执行效率上明显优于WAP算法。 相似文献
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针对当前挖掘用户访问模式算法仅将频繁访问路径作为用户浏览兴趣路径的问题,依据使用Web日志挖掘用户兴趣页面时,通过引入页面信息量参数,综合考虑页面访问次数、浏览时间和页面信息量大小来定义用户兴趣度,提出了基于兴趣度的用户访问模式挖掘算法。实验证明该算法是有效的,在用户浏览兴趣度量方面比当前的频繁访问路径挖掘算法更准确。 相似文献
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挖掘基于Web的访问路径模式 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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针对Web用户访问模式问题,采用最大频繁访问路径(MFP)方法可以挖掘出更有普遍意义的模式。给出一种新的用户访问模式树WUAP tree结构,并采用E OEM模型,综合考虑了页面拓扑结构及用户浏览路径等多个数据源,进一步提出了一种Web访问模式挖掘算法WUAP mine。该算法不用产生候选集和递归,只对事务数据库进行一次扫描,对WUAP tree结构进行深度优先遍历一次,就可从WUAP tree结构上直接查询出Web用户频繁访问模式。最后,从理论和实践上推导和验证了它的有效性和高效性。 相似文献
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用户对Web网站访问兴趣可以通过页面的浏览顺序表现出来,Web站点的访问日志记录了用户访问页面的详细信息.介绍Web站点访问日志挖掘的相关知识,并定义新的兴趣度,相似度和聚类中心,提出了一种基于用户访问兴趣的路径聚类算法,最后通过实验来验证这种算法的有效性. 相似文献
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在分析现有的频繁模式树挖掘的经典算法FREQT和FreqtTree基础上,提出一种新的基于递推式右路径扩展的XML频繁模式树挖掘算法。该算法采用最右路径扩展的思想,利用递推式的候选节点集更新技术来压缩候选节点集,产生数量较少的候选模式,并且在计算候选模式树的支持数时,采用增量式技术,提高算法效率。从理论上证明该算法的正确性,并对通过具体实验验证算法的高效性。 相似文献
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Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。 相似文献
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传统的频繁路径挖掘分析主要通过关联规则算法实现,但其在处理大型数据集时,会产生占用内存过多,数据处理速度慢等问题,对此提出一种基于Fuzzy [c]-means聚类算法的并行Apriori算法模型。该模型通过Fuzzy [c]-means算法完成对原始数据集的聚类分析,将同一区域的物流路径数据划分到内部相似度较高的数据类,并利用Apriori算法对各数据类中的频繁模式进行挖掘分析,进而获得各区域的物流频繁路径。同时通过Hadoop平台实现算法的并行化,有效提高算法运行效率和质量。通过对物流频繁路径的挖掘分析,使管理者更清楚货物流向,可为配送路径优化等决策提供支持。 相似文献
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基于概念格的Web日志路径挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
路径挖掘适用于探索用户沿超连接寻找和浏览网页的规律,而Web日志的完美结构使挖掘更加容易和有效。由二元关系导出的概念格作为一种非常有用的形式化工具,体现了概念内涵和外延的统一,反映了对象和特征间的联系以及概念的泛化与例化关系,因此非常适于发现数据中潜在的信息。本文通过概念格模型,提出了一种Web日志的路径挖掘算法,并进行了相关的分析与展望。 相似文献