期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向Web活跃用户的树型访问模式挖掘算法
1
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
在线阅读
下载PDF
职称材料
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
2
作者
全紫薇
金虎
+1 位作者
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了...
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
展开更多
关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
面向Web活跃用户的树型访问模式挖掘算法
1
作者
贝毅君
陈刚
董金祥
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(60603044)
浙江省重大软件专项基金资助项目(2006c11108)
长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0652)
文摘
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.
关键词
WEB使用挖掘
WEB访问模式
WEB日志
活跃用户
频繁子树
Keywords
Web usage mining
Web access pattern
Web
log
activ
e
user
frequent subtree
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
2
作者
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
机构
黑龙江大学计算机科学技术学院
黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
出处
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370222
61602159)
+3 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201430)
哈尔滨科技创新人才研究专项资金资助项目(2017RAQXJ094)
黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金资助项目(HDJCCX-201608
KJCX201816)
文摘
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
Keywords
location-based social networks
matrix factorization
user check-in activity log
POI recommendation
similarity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向Web活跃用户的树型访问模式挖掘算法
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
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
