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基于双Kohonen神经网络的Web用户访问模式挖掘算法 被引量：4
1
作者 段隆振 朱敏 王靓明 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第9期95-98,共4页
本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度。实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网... 本文根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,运用双Kohonen神经网络组合成新的自组织训练挖掘模型,先使用粗调整训练,加快模型学习速度,紧接着使用微调整训练,提高模型学习精度。实验结果表明,本文提出的双Kohonen神经网络挖掘模型,相对于标准Kohonen神经网络在训练速度和收敛效果上都有一定程度的提高,改善了聚类效果,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 web数据挖掘 用户访问模式 KOHONEN神经网络 学习率 邻域
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基于模糊粗糙近似的web浏览模式的聚类 被引量：3
2
作者 吴瑞 宁玉富 郭长友 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期132-136,144,共6页
提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户... 提出一种模糊的粗糙近似法用于对web日志中的用户浏览模式进行聚类.在聚类过程中,一个网页是否被访问反映了用户的浏览兴趣,一个网页上的浏览时间反映了用户浏览兴趣的程度,它被刻画成模糊语言变量以忽略时间值之间的细小差别.每个用户浏览模式被表示成等长的模糊向量的形式以表示该用户访问过的网页及网页上的浏览时间.最后使用粗糙近似的方法对这些表示用户浏览模式的模糊向量进行聚类.这种方法可以把具有相似浏览行为的用户聚成一类. 展开更多
关键词 web聚类 模糊变量 粗糙变量 用户浏览模式
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基于兴趣度的Web用户访问模式分析 被引量：8
3
作者 吕佳 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第10期2403-2404,2407,共3页
Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实... Web日志隐含了用户访问Web行为的动因和规律,如何有效地从中挖掘出用户访问模式是Web日志挖掘的重要研究内容。构造了User_ID-URL矩阵,矩阵元素为用户访问页面的兴趣度。应用经典的模糊C-均值聚类算法进行用户访问模式分析,通过在真实数据集上的实验,结果表明引入了用户兴趣度的日志挖掘算法是行之有效的。 展开更多
关键词 web日志 用户兴趣度 用户访问模式 模糊C-均值 聚类分析
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Web日志中模糊泛化关联规则的提取 被引量：4
4
作者 吴瑞 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2011年第2期192-196,共5页
大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值.通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题.本文使用模... 大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值.通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题.本文使用模糊的方法从Web日志中发现模糊泛化的Web网页之间的关联规则,它们能够体现出带模糊浏览时间的网页之间的关联关系.通过实例分析表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效的模糊泛化关联规则的提取. 展开更多
关键词 模糊数据挖掘 泛化关联规则 模糊变量 用户访问模式
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基于MFP方法的Web用户访问模式的模式发现
5
作者 吕橙 魏楚元 张瀚韬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期565-569,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 web用户访问模式 最大频繁访问路径方法 点击流
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面向Web活跃用户的树型访问模式挖掘算法
6
作者 贝毅君 陈刚 董金祥 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1005-1013,1140,共10页
传统Web挖掘技术面向所有Web用户,而访问网站时活跃用户与非活跃用户表现特征不同.基于此,提出一种面向活跃用户的访问模式挖掘方法,包括活跃用户会话提取算法(AUSM)和树型访问模式挖掘算法(WAP-BUM).AUSM扫描一遍日志数据即可挖掘Web... 传统Web挖掘技术面向所有Web用户,而访问网站时活跃用户与非活跃用户表现特征不同.基于此,提出一种面向活跃用户的访问模式挖掘方法,包括活跃用户会话提取算法(AUSM)和树型访问模式挖掘算法(WAP-BUM).AUSM扫描一遍日志数据即可挖掘Web活跃用户并提取会话信息,在提取的用户会话信息基础上,利用网站拓扑结构给出了一种基于树结构的频繁访问模式挖掘算法(WAPBUM).WAPBUM针对Web日志挖掘特点,通过对子树构造等价类,自下而上产生频繁子树.人工数据集和真实数据集上的实验都证明AUSM算法的运行时间与Web日志数据量成线性关系,且运行过程中内存保持稳定;WAPBUM在处理带根子树挖掘时明显快于FREQT算法,所挖掘结果可有效应用于网站结构分析. 展开更多
关键词 web使用挖掘 web访问模式 web日志 活跃用户 频繁子树
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基于用户访问模式的Web预取算法
7
作者 张晓丽 壮志剑 史明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第22期5109-5111,共3页
缩短Web访问中的用户感知时间,是Web应用中的一个重要问题,服务器需要预测用户未来的HTTP请求和处理当前的网页以提高Web服务器的响应速度,为此提出了一种基于用户访问模式的Web预取算法。该算法根据Web日志信息分析了用户的访问模式,... 缩短Web访问中的用户感知时间,是Web应用中的一个重要问题,服务器需要预测用户未来的HTTP请求和处理当前的网页以提高Web服务器的响应速度,为此提出了一种基于用户访问模式的Web预取算法。该算法根据Web日志信息分析了用户的访问模式,并计算出Web页面间的转移概率,以此作为对用户未来请求预取的依据。实验结果表明,该预取算法能有效提高预测精度和命中率,有效地缩短了用户的感知时间。 展开更多
关键词 用户感知时间 访问模式 预取 web日志 用户会话
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基于双层聚类方法的网页推荐模型 被引量：6
8
作者 吴瑞 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2013年第2期265-270,共6页
研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行... 研究web用户访问模式的聚类问题,提出了双层的用户访问模式的聚类方法.第一层采用简单易实现的LVQ(学习向量量化)神经网络方法对日志中的用户访问模式进行简单聚类,在第二层的聚类中,采用加权的模糊c-均值的方法对第一层的聚类结果进行聚类.最后根据聚类结果产生描述该类用户行为的加权访问模式,并以此作为网页推荐依据.实验结果验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 web挖掘 web聚类 用户访问模式 模糊C-均值
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电子商务网站用户访问模式挖掘中的预处理技术 被引量：5
9
作者 郭伟刚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第3期691-694,共4页
对电子商务网站的用户访问模式挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括源数据的采集方法以及数据清理、用户识别、会话识别、事务识别、会话子序列生成等所采用的技术。并给出了框架网页过滤、识别搜索引擎Robot产生... 对电子商务网站的用户访问模式挖掘中数据预处理阶段所采用的技术做了全面的研究,主要包括源数据的采集方法以及数据清理、用户识别、会话识别、事务识别、会话子序列生成等所采用的技术。并给出了框架网页过滤、识别搜索引擎Robot产生的访问记录,以及生成用户会话语义序列的方法。 展开更多
关键词 用户访问模式 电子商务 web挖掘 数据预处理
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基于UAP-T的网络日志挖掘技术在电子商务中的应用 被引量：1
10
作者 罗隽 魏品帅 贺贵明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期55-57,共3页
在电子商务中,从大量的数据中挖掘出有意义的用户访问模式,进而划分客户群体和发现潜在的客户,对电子商务公司有着重要的意义。在WAP tree算法的基础上提出了改进的UAP T(useraccesspatterntree)算法,并根据该算法提出了一个有效的基于... 在电子商务中,从大量的数据中挖掘出有意义的用户访问模式,进而划分客户群体和发现潜在的客户,对电子商务公司有着重要的意义。在WAP tree算法的基础上提出了改进的UAP T(useraccesspatterntree)算法,并根据该算法提出了一个有效的基于Web日志挖掘的应用方案,分析了该方案在电子商务中的应用。 展开更多
关键词 web挖掘 电子商务 服务器日志文件 UAP-T 用户访问模式
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