Web访问信息挖掘的关键技术与应用实践

Internet的迅速发展,使WorldWideWeb(WWW)成为一个巨大的、蕴涵着具有潜在价值知识的分布式信息空间。数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,解决数据的应用质量问题,并充分利用有用的数据,帮助决策者调整策略,减少风险,做出正确的决策,是最具有前瞻性的一项技术。数据挖掘技术应用在Web环境下,通过对服务器日志信息采集,创建Web日志挖掘模型,分析经常访问的信息串,以利于网站管理者和经营者对网站管理进行决策参考。     

WEB日志挖掘过程研究

在数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web使用挖掘的一个分支。它作为Web挖掘的一个重要组成部分，具有独特的理论和实践意义．通过介绍Web日志挖掘的概念，系统阐述了Web日志挖掘的全过程：数据收集、数据预处理、模式识别、实际应用．说明Web日志挖掘应用广泛，能够实现网站的优化问题．     

电子商务网站的数据挖掘

数据挖掘技术可以从大量的数据中抽取潜在的、有价值的知识，通过对数据挖掘的基本概念、模型和工作过程的概述，详细介绍了数据挖掘技术在电子商务网站Web日志挖掘中的应用。     

基于粗糙集理论的Web挖掘模型

在电子商务网站的Web日志中，蕴含着大量有价值的信息，利用Web挖掘技术能够有效获取这些信息，这将有助于提高电子商务运营管理的经营决策，在Web挖掘研究过程中，结合Web日志具有的数据量大，不确定等特点，提出了一种基于粗集理论的最小决策模型，运用这一模型，通过对决策表进行知识简化，可以导出简化决策有，最后获得最小解，电子商务系统的决策人员就可以依据得到的最小解，为提供个性化服务进行决策，应用基于粗集理论的数据挖掘方法，对Web日志进行挖掘，已经成为当前研究的热点问题。     

Web挖掘在校园网学习系统中的应用研究

数据挖掘在WWW上有广泛的应用。在校园网学习系统中嵌入Web挖掘模块，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行挖掘，可了解用户的访问行为，提供个性化的服务。本文阐明了Web挖掘在校园网学习系统中的应用方法和步骤。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

在电子商务活动中,基于数据挖掘和万维网应用的电子商务信息平台发挥着重要作用,挖掘和利用信息流和后台数据库中的有益信息——Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。Web数据挖掘技术综合运用Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多领域技术,从包括服务器数据、Web日志文件、查询数据、客户登记信息等既有信息中,运用协同过滤、关联规则等技术挖掘有益信息,促进电子商务的进一步发展。     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

Web日志挖掘是利用数据挖掘技术挖掘和分析网络日志,并获取网站使用过程中的有价值的信息和模式的过程。预处理是Web日志挖掘的第一步,也是非常关键的一步,预处理的结果决定了挖掘的效率和质量。本文主要阐述了预处理的一般过程,并针对目前国内外常用的一些预处理技术进行了探讨和分析。     

基于Hadoop的陶瓷行业信息聚合平台设计

在陶瓷行业信息聚合网站的基础上,通过Web日志分析可以获取网站用户的访问情况,但是随着Web服务器上日志的剧增,在单机上运行日志分析或挖掘程序变得越来越不可行。采用Hadoop并行计算平台对日志进行预处理,然后对页面访问量、用户访问量、网站流量等指标进行统计,还应用Apriori算法对日志进行挖掘,对群集在不同节点数、不同数据集以及不同最小支持度的情形下的性能进行比较。实验结果表明,在Hadoop平台上,随着集群节点的增加,大数据集处理性能会得到较大提升。应用Hadoop 平台构建的日志分析平台可以为陶瓷行业信息聚合平台的管理者提供各种有价值的信息。     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

Web上有海量的数据信息，数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容，充分利用有用数据，废弃无用数据，解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析，讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法，提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。     

Web日志挖掘数据预处理算法设计与实现

在Web数据挖掘研究领域中,数据预处理在Web日志挖掘中起着至关重要的作用,在介绍了数据挖掘的概念、分类和结构体系的基础上,阐述了对网站大量Web日志数据进行预处理所采用的算法和处理过程,即先将已知IP地址与物理地址的对应关系保存在HashMap中,然后综合运用折半与顺序查找算法,可以显著减少查找次数,提高查询效率.     

基于FC-MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘

Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。尽管Web日志挖掘是一些数据挖掘算法的应用,但不是简单地将数据挖掘算法修改为适用于新的数据类型,其中涉及许多处理工作。试从偏离网页的去除、使用者浏览路径相似程度的计算,对使用者浏览路径的模糊聚类的分析三个方面论述FC—MDE模糊聚类的Web用户模式挖掘。     

基于Web日志挖掘的关联规则算法研究

Web日志挖掘是对用户与Web服务器在交互时产生的数据,采用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识。首先对Web日志挖掘进行了概述,重点研究了关联规则算法中的Apriori算法,并对Apriori算法进行了改进,最后给出具体实例。     

Web数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着互联网信息的增长,Web挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其适用于电子商务领域。阐述了Web数据挖掘的定义从及分类,并分析了Web日志挖掘的处理流程。接着谈及Web数据挖掘在电子商务中的作用,并通过具体实例探讨了电子商务中web 数据挖掘过程。     

XML与Web数据挖掘技术

Web上有大量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言。传统的数据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据，而Web上的数据最大特点就是半结构化。所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言的。显然。面向Web的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要复杂得多。     

Web日志挖掘在校园网建设中的应用研究

在Web日志挖掘的基础上,构建挖掘系统模型,采用模糊聚类方法对采集的日志数据进行聚类,得到用户的访问模式,从而指导校园网网站管理人员改善Web站点结构,提高用户查找信息的准确率和效率。     

图书馆Web服务器日志分析技术及应用

随着Internet的迅速发展,图书馆的信息导航网站也逐步成为图书馆与读者信息交流的窗口。了解和监控网站的运行状态,对提高各个网站的服务效能和服务水平是必不可少的。通过对Web服务器的日志文件进行分析和统计,能够有效掌握系统运行状态以及网站内容的受访问情况、加强对整个网站及其内容的维护与管理。本文对Web服务器日志分析的意义以及技术、原理进行讨论。     

Web挖掘在电子商务中的应用

近年来，数据挖掘（Data Mining）引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是通过数据挖掘可以将大量数据转换成有用的信息和知识。本文讨论在一个具体的电子商务网站环境下，Web挖掘模式对客户分类的支持作用。     

Web数据挖掘技术及其应用

Web数据挖掘是应用数据挖掘技术在Web数据中发现和获取有用信息的过程。介绍了Web数据挖掘的原理、应用与实现。     

Web日志数据挖掘在服务器安全方面的应用

目前服务器的安全成为人们关注的问题,而分析Web服务器的日志记录是最直接、最常用,而且是一种比较有效的方法。文章对提出了一种通过对Web日志进行数据挖掘技术来检测服务器面临的攻击和潜在的威胁,从而加固系统,保护系统数据免受修改和破坏。     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

因特网上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XMLJ、AVA的新型数据挖掘技术。