基于Web数据挖掘简述

基于Web的数据挖掘是当前相当热门的方向之一,本文对此作了一个比较全面的综述,概括了基于Web的数据挖掘的主要概念和特点。     

一种基于浏览器对象的多属性安全标签算法

传统的Web安全策略SOP(same origin policy)由于其自身的设计缺陷,不能满足现代浏览器的安全访问要求.提出了一种基于浏览器对象的多属性安全标签算法,算法首先考虑访问对象的来源站点、插件集合等安全相关属性,并进一步结合插件版本信息、参数敏感字符集等附属安全属性,利用多个属性构造访问对象的安全标签.在浏览器中增加基于安全标签的访问控制,可以在保证兼容性的基础上,提供对Mashup等新技术的安全支持,并且可以防御XSS等常见Web攻击,是SOP有效替代方法.     

基于XML的Web数据挖掘研究

提出了一种基于XML的Web数据挖掘模型,该模型能很好地体现XML的优越性,并有效地实现Web数据挖掘。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

Web数据挖掘

1 引言当前WWW正在深度和广度方面飞速地发展着,Internet也正在前所未有地改变我们的生活。WWW上的一些主要工作,例如Web站点设计、Web服务设计、Web站点的导航设计、电子商务等工作正变得越来越复杂和越来越繁重。从站点经营方来说,他们需要好的自动辅助设计工具,可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构,改进服务,开展有针对性的电子商务以更好地满足访问者的需求。从访问者来说,他们希望看到的是个性化的页面,希望得到更好的满足各     

Web数据挖掘中的可信数据来源

从大量Web信息中获取有用的信息是Web数据挖掘的关键问题.如何评价web信息是否可信,现在主要方法是通过BadRank算法进行内容评测,或是通过链接权重进行相关引用数计算.可信数据来源是数据挖掘的前提,在基于关键词的数据挖掘中,通过评价挖掘所涉及的不同数据域,以及数据域自身的可信性,对在不同域所获得的挖掘数据给以权重,从而对挖掘结果的序列产生影响,提高挖掘算法在获取可信结果方面的效率.并通过试验测试了可信域评价的效果.     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

Web数据挖掘

用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。     

基于Web数据挖掘技术的数据检索服务探讨

随着Web技术的迅速发展和信息量的增大，Web上有用信息的获取成了数据挖掘的研究热点之一。文章介绍了web数据挖掘和数据检索的技术特性，重点讨论了Web数据挖掘技术在Web数据检索服务中的应用。     

Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

基于XML的Web数据挖掘的应用研究

讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

Web数据挖掘研究

网络资源的迅速增长使Web挖掘研究日益重要,文章介绍了Web挖掘的概念、流程以及分类,并从挖掘对象、方法、过程等方面分别对Web内容挖掘、Web结构挖掘、和Web使用挖掘进行详细的阐述.     

基于知识网格的Web数据挖掘

分析Web挖掘的类型,按照处理对象的不同可以将Web挖掘分为内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘三大类,介绍一种基于分布式知识发现的知识网格体系结构,然后应用可视化的网格应用环境这种知识网格工具对Web数据挖掘过程及Web挖掘应用的执行进行设计。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

基于Web数据挖掘在远程教育中的应用研究

计算机辅助教学与Web数据挖掘技术的有机结合,使基于网络的现代远程教育成为现代教育发展的新趋势.综述了Web挖掘在远程教育中的主要技术及应用,在网络教育中可以更好地提供服务内容和增强远程教育的竞争力.     

基于XML的Web数据自动挖掘

随着网络通信技术的快速发展与成本的不断降低,越来越多的信息都被发布到网络上.但是,由于Web数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂的多,因而面向Web的数据挖掘成了一个新的课题.介绍了Web数据挖掘的分类以及当前的发展状况,并将XML技术应用在Web数据挖掘中,介绍了一个自动挖掘的模型,应用于股票信息自动采集系统,展示了Web数据自动挖掘方法的可行性与优越性.同时,也指出了Web数据自动挖掘尚存的不足及其发展前景.     

Web数据挖掘综述

在电子商务领域中如何让网站能够吸引访问者的眼球,增加站点的有效页面访问率,增加访问者对站点的忠诚度是每一个商务站点经营者所关心的问题。综述Web数据挖掘技术的数据特点、分类以及基本框架,分析Web数据挖掘的发展前景。     

Web数据挖掘技术

该文对Web数据挖掘技术的基本思想进行了介绍,描述了对内容、结构、使用等进行挖掘的三种主要Web数据挖掘类型,并对典型Web数据挖掘的处理流程进行了说明。     

基于Web数据挖掘的网络教育研究

传统网络教育以教为主的教育模式形式被动,教学资源利用率不高,没有考虑学生的个性特征。文章对Web数据挖掘技术在网络教育中的应用进行研究。讨论了若干算法在实际应用中的可行性,改进网络教学的品质,提出个性化教育方案。     

Web数据挖掘研究

基于web的数据挖掘是一个结合数据挖掘和WWW的热门研究主题,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。本文阐述了Web数据挖掘的定义、分类和过程,并对Web数据挖掘的应用与发展前景进行了探讨。