基于Web挖掘的个性化服务研究

论述了基于Web挖掘的个性化服务研究，提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

构建基于Web数据挖掘的信息服务系统

介绍了Web数据挖掘的种类和方法，建立一个基于Web数据挖掘的信息服务系统。以数据挖掘模块为中心，处理数据库、智能代理、Web服务器日志和用户接口多数据源的信息，以改善信息服务机构的服务质量。     

基于Web挖掘的个性化信息服务系统

针对Web信息的快速增长与用户所需信息越来越难找的问题，设计了一个结合Web挖掘技术的智能化信息服务系统。本文着重对系统的基本框架、主要功能模块的实现等进行了详细的介绍。     

Web2.0在数字图书馆信息服务中的应用

文章介绍了Web2.0的理念和典型技术,分析了Web2.0在图书馆信息资源建设、信息组织、信息检索、信息挖掘方面的应用,使图书馆信息服务工作尽快从＂以图书馆为中心＂向＂以用户为中心＂转变。     

个性化信息服务与Web数据挖掘技术的契合

随着个性化时代的到来,信息服务机构必须提供个性化服务,才有可能在激烈的竞争中取得胜利.Web数据挖掘技术是实现个性化信息服务的关键技术.在构建基于Web数据挖掘的个性化信息服务的实现模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的个性化信息服务系统运行的基本流程、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、信息系统的服务内容、系统运行的注意事项等进行了探讨.     

基于Web数据挖掘的图书馆UIS系统设计与实现

基于Web数据挖掘的图书馆UIS系统涉及到很多方面的内容。该系统利用Web数据挖掘技术获取用户需求信息、用户咨询信息。再结合图书馆自己的综合数据库，并在互联网上利用电子邮件、短信等方式，采满足用户的需要。进行相应的用户关系管理。     

Web使用挖掘在电子商务个性化服务中的应用

电子商务的快速发展和电子商务系统积累大量的数据为Web使用挖掘提供了一个广阔的应用领域。通过Web使用挖掘技术挖掘出电子商务用户潜在模式,对用户提供个性化服务。     

Web使用挖掘在用户个性化服务系统中的应用

介绍了Web使用挖掘的概念,对如何将Web使用挖掘技术应用于用户个性化服务系统进行了探讨.     

论个性化信息提取中的Web挖掘技术

基于网络用户个性化信息提取的要求，探讨了应用Web信息挖掘技术于特定信息提取中应关注的三个重要问题，即选择特定信息挖掘的数据资源，选择特定信息挖掘技术的类型。选择特定信息网络数据挖掘的方法。     

基于Web的个性化主动信息服务

论述了基于Web的个性化主动信息服务中，用户个体模型和个性化信息模型的构建方法。提出了实现个性化主动信息服务的体系结构模式，并指出基于Web的个性化主动信息服务是未来互联网发展的一个新热点。     

用Web挖掘方法扩充大学图书馆知识库研究

将Web挖掘导入大学图书馆知识库的知识挖掘中 ,将Web数据转化为传统的数据挖掘对象 ,将无序庞杂的Web信息转换成有意义的用户知识。通过对图书馆用户访问Web及用户的知识检索模式研究 ,为图书馆建立高智能知识库模型提供技术保障。     

数字图书馆个性化服务平台分析

对数字图书馆个性化信息服务的内涵、模式,Web数据挖掘以及基于Web数据挖掘技术的数字图书馆个性化信息服务模式进行了阐释。     

基于Web挖掘的数字图书馆个性化技术研究

提出一种基于Web挖掘技术的个性化实现策略,针对数字图书馆资源的文献,改进了经典的算法,分别从Web内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘出发,建立用户动态的兴趣特征模型,使之更具有实用性和针对性。     

军事情报Web数据挖掘机制

Web搜索引擎是主要基于关键词匹配的检索技术,面对WWW新的应用模式,已不能很好地满足用户的需求。而Web数据挖掘系统是对Web文档集合和用户需求集合的匹配与选择,它通过Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web用户使用记录挖掘等数据挖掘方法,从与WWW相关的资源和检索行为中抽取用户感兴趣的、有用的模式和隐含的信息,以满足情报检索的相关性和准确性的要求。因此,可运用相关搜索引擎和相关网站的设计方法,建立军事情报Web挖掘应用系统。     

基于Web使用挖掘的智能电子商务及其应用

本文分析了Web挖掘的定义及分类、Web信息挖掘在智能电子商务里的应用研究方向、细化用户事务在序列提取方面的模型构建等几方面的内容。     

Web用户行为模式挖掘及其在E—Learning系统中的应用

Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E—Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E—Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。     

基于信息过滤的Web知识挖掘

本文论述了Web知识挖掘技术的挖掘原理和步骤，信息过滤技术中的信息过滤模式、信息过滤规则和信息过滤的途径，就以上论述提出了基于信息过滤的Web知识挖掘的系统结构，解决了Web知识挖掘中准确度不高、冗余性大的缺陷。     

基于Web2.0技术的高校图书馆创新服务方式研究

从互联网与网络平台的普及、信息用户信息素质、基于Web2.0的个性化服务、信息挖掘等四个方面阐述了高校图书馆服务创新的时代背景。在此基础上,提出了更新服务理念、利用开源软件、信息资源扩充、引进新技术、提高人员素质等方式进行服务创新,并建议采用远程服务、搭建RSS平台、利用即时通讯软件、Blog、Tag等手段优化服务。     

数字图书馆个性化服务与Web日志挖掘数据预处理技术

通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究，可以对网站的组织结构及其性能进行改进，增加个性化服务，发现潜在的读者群体，建立数字图书馆个性化服务的用户模式。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别用户会话、格式化，目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列。     

基于数据挖掘的图书馆用户行为分析与偏好研究

Web挖掘和书目挖掘是数据挖掘技术在图书馆用户行为分析的理论基础。在分析图书馆用户行为构成与获取的基础上,利用数据挖掘技术建立了图书馆用户行为模型。通过这些模型可以有效地提高图书馆面向用户的个性化服务水平。