基于社区Web日志挖掘的用户行为实证研究

用户访问行为信息记录在Web日志中,通过对海量Web日志进行清洗、抽取和加载来构建用户行为数据仓库,并结合文章所提出的用户访问路径概率矩阵模型进行数据挖掘,可以实现智能化的用户行为监控,可以为用户提供及时优质的信息服务。     

基于Petri网的Web日志挖掘路径补充算法

数据预处理是Web日志挖掘的基础,而路径补充是数据预处理中一个关键环节。本文运用Petri网来描述Web站点结构,利用Petri网的可达性与关联矩阵等性质完成路径补充。提出了一种基于Petri网模型的路径补充算法,该方法不但可以高效地获得用户的访问路径,而且能够动态的反映用户的浏览行为。     

持久偏爱的Web用户访问路径信息挖掘方法

现有的Web用户访问路径信息发现方法大都着眼于从静态的Web日志快照中进行挖掘.本文力图从Web访问数据的历史演变过程中,发现新的知识--持久偏爱的Web用户访问路径PP-WAP.PP-WAP实际上是历史访问序列WAS中大部分时间支持度值波动很小且保持较高的访问路径信息.本文首先介绍了相关背景和PP-WAP的应用领域.接下来,利用无序树结构来表示历史WAS集合,同时给出了PP-WAP的定义和挖掘算法描述.最后,分别针对模拟和实际数据集对算法的可扩展性以及PP-WAP的应用价值作了实验分析.     

Web 用户访问模式挖掘系统框架模型研究

Web 用户访问模式挖掘技术可以从服务器、浏览器端的日志记录中自动发现用户的访问偏好、兴趣和趋势等 信息,目前已经成为web 挖掘领域的一个研究热点。文章首先给出Web 访问模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了 框架模型中主要组成部分的工作原理,在此基础上,对Web 访问模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作 了阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现、用户可视化界面等,最后分析了未来该领域的研究重点作 了展望。     

Web用户访问模式挖掘系统框架模型研究

Web用户访问模式挖掘技术可以从服务器、浏览器端的日志记录中自动发现用户的访问偏好、兴趣和趋势等信息,目前已经成为web挖掘领域的一个研究热点.文章首先给出Web访问模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了框架模型中主要组成部分的工作原理,在此基础上,对Web访问模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作了阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现、用户可视化界面等,最后分析了未来该领域的研究重点作了展望.     

ILASII OPAC系统访问日志建模初探

详细论述ILASII OPAC系统访问日志建模过程,包括对ILASII OPAC系统功能及其访问日志格式的分析,维度模型及数据库的设计以及如何实现数据引入及数据分析,并对ILASII OPAC系统访问日志建模的应用实例进行介绍。     

基于用户访问序列挖掘的站点路径优化分析

由于网站的结构设计,对特定用户而言信息获取的代价与所经过的浏览路径长度成正比,这些位于路径中间的不必要的文档就无疑增加了用户获取信息的代价。本文利用Web挖掘的方法和技术对用户所访问的页面序列进行挖掘,构建路径优化的模型,实现对当前站点排序方式的优化,从而最大限度地优化用户访问体验,提高当前站点信息获取的整体效率。     

Web日志挖掘数据预处理方法研究

Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。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。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，并给予了算法实现。     

基于XML的Web日志挖掘研究*

设计一个基于XML的Web日志挖掘体系结构，简要介绍XGMML和LOGML，并在此基础上讨论LOGML文档的生成方法及利用Apriori算法对日志文档进行频繁集、频繁序列和频繁子图挖掘。     

基于高校图书馆Web日志挖掘的分析与研究

以长江大学图书馆主页服务器Web日志文件为例,介绍了Web日志分析流程、Web日志格式,分析了Web日志挖掘的数据预处理过程,最后给出了应用实例。     

基于网络日志的知识地图构建与应用

通过分析网络日志获得查询聚类和会话单元数据集,在此基础上提出知识地图构造算法,对学习到的知识进行存储与管理,构建基于网络日志的知识地图,利用知识地图中的查询知识可以进行知识的筛选,将查询知识展示在用户面前,使用户快速地获得需要的查询知识。     

基于用户日志的移动搜索行为分析

认为移动搜索用户行为特征与规律的发现,对移动搜索服务的改进具有重要的参考价值。基于国内某大型学术类网站一批包含300余万条有效记录的日志数据,分析查询串、搜索时间的分布、搜索会话、移动搜索设备终端等我国移动搜索用户行为的基本特征指标。研究结果显示:与传统PC搜索相比,移动用户的查询时间分布更均匀,会话更短,使用查询推荐比例更少,移动智能终端设备用户搜索更频繁。     

构建基于Web数据挖掘技术的信息服务系统

介绍Web数据挖掘的种类和方法,提出一个基于Web数据挖掘的信息服务系统结构,该结构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,以改善文献情报机构的服务质量。     

电子资源日志统计系统分析与设计

电子资源日志统计能够提供电子资源评价体系中数据库利用与效用方面的量化指标。设计一种电子资源日志统计系统ERLS,解决其中日志预处理、电子资源统计指标与统计方法、用户定制的动态报表生成等关键技术,并设计开发了原型系统。     

基于Web日志的三大类型图书馆用户信息行为比较研究

本文使用WebTrends对三大类型图书馆网站的Web日志文件进行处理,通过提取用户信息行为的量化指标,比较分析了三大类型图书馆用户信息行为的异同,得出了一些重要结论。     

基于检索日志的检索词推荐研究

为了满足检索用户对推荐服务日益迫切的需求,结合检索词推荐需求研究推荐理论。基于三种典型推荐方法：基于内容的过滤、基于规则的过滤和基于协作的过滤,提出一种检索词的混合推荐方法,并基于检索日志构建一种“脱机预处理和挖掘、联机推荐”的检索词推荐模型。最后,在NSTL嵌入式系统上进行实证研究。基于检索日志数据,以简单检索方式下的检索词推荐为突破口,设计一套原型系统,验证检索词的推荐效果并在原型系统上检验一种改进的BWP方法的效果。     

Web日志挖掘在图书馆中的应用探讨

首先分析了Web日志挖掘的模型构造与流程处理。在此基础上探讨了web日志挖掘在图书馆中的应用。