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基于矩阵聚类的页面预测研究

计算机工程 2004年第8期30卷 156-158页

作者：彭玉青田海山陈美娜河北工业大学计算机科学与软件学院天津300130

提出一种基于Web日志的分析方法，构建UserID-URL关联矩阵，通过矩阵聚类进行页面预测，为了加快聚类速度和效果，引进Ping-Pong算法，实验表明基于矩阵聚类的页面预测达到较高的命中率。

关键词：矩阵聚类 Ping—Pong算法页面预测

基于Apriori算法的确定指定精度矩阵聚类方法

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计算机工程与应用 2012年第7期48卷 139-141页

作者：陈立宁罗可长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410076

矩阵聚类法是一种对于给定稀疏二值矩阵求其相关指定面积和密集度的方法。在客户关系管理领域里作为一种数据挖掘技术,矩阵聚类法可以将相关客户和信息聚集成簇。在Apriori算法基础上加以改进提出一种新的矩阵聚类算法来获取满足具体指... 详细信息

矩阵聚类法是一种对于给定稀疏二值矩阵求其相关指定面积和密集度的方法。在客户关系管理领域里作为一种数据挖掘技术,矩阵聚类法可以将相关客户和信息聚集成簇。在Apriori算法基础上加以改进提出一种新的矩阵聚类算法来获取满足具体指定条件的所有子矩阵。结果表明新算法能够具体细节地对客户的采购信息加以分析。

关键词：矩阵聚类子矩阵指定精度

一种基于Web用户访问模式的矩阵聚类算法研究

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西华大学学报（自然科学版） 2010年第4期29卷 85-87页

作者：包剑郭丽春黄金波辽宁工程技术大学计算机系辽宁阜新123000

针对用户访问Web资源时难以获取感兴趣信息的状况,通过分析用户需求,采用优化的矩阵聚类算法,对用户群和页面进行聚类,以理解用户的行为,发现用户的访问模式,从而改善Web服务质量。实验结果表明该方法是可行的,能够更准确的反映网站的... 详细信息

针对用户访问Web资源时难以获取感兴趣信息的状况,通过分析用户需求,采用优化的矩阵聚类算法,对用户群和页面进行聚类,以理解用户的行为,发现用户的访问模式,从而改善Web服务质量。实验结果表明该方法是可行的,能够更准确的反映网站的访问情况;根据发现用户访问的Web页面的浏览模式,进一步分析和研究Web日志记录中的规律,从而改进Web站点的性能和组织结构,以便Web站点能实现个性化服务。

关键词： Web挖掘用户访问模式 Web内容挖掘矩阵聚类

基于Apriori算法的确定指定精度矩阵聚类方法

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微计算机信息 2011年第9期27卷 222-223,228页

作者：赵海涛龙鹏飞长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410004

矩阵聚类算法是一种对于给定稀疏二值矩阵求其相关指定面积和密集度的方法。在客户关系管理领域里作为一种数据挖掘技术,矩阵聚类算法可以将相关客户和信息聚集成簇。本文在Apriori算法基础上加以改进提出一种新的矩阵聚类算法来获取满... 详细信息

矩阵聚类算法是一种对于给定稀疏二值矩阵求其相关指定面积和密集度的方法。在客户关系管理领域里作为一种数据挖掘技术,矩阵聚类算法可以将相关客户和信息聚集成簇。本文在Apriori算法基础上加以改进提出一种新的矩阵聚类算法来获取满足具体指定条件的所有子矩阵。结果表明新算法能够具体细节地对客户的采购信息加以分析。

关键词：矩阵聚类子矩阵指定精度

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一种面向流程的业务服务设计方法

计算机集成制造系统 2009年第5期15卷 874-883页

作者：方丁刘杰赵卫东复旦大学管理学院上海200433 复旦大学软件学院上海200433

为了实现面向服务架构业务导向和灵活性的目标,提出了一种流程导向的服务设计方法。该方法从流程分析入手,考虑了流程的松散耦合性和应变性两个基本目标。通过活动依赖关系,量化了流程活动间的依赖性,引入竞争元素,量化了流程应变性。... 详细信息

为了实现面向服务架构业务导向和灵活性的目标,提出了一种流程导向的服务设计方法。该方法从流程分析入手,考虑了流程的松散耦合性和应变性两个基本目标。通过活动依赖关系,量化了流程活动间的依赖性,引入竞争元素,量化了流程应变性。设计了"竞争-活动-依赖结构"矩阵,以描述复杂流程的竞争要素和活动间的依赖关系。在"竞争-活动-依赖结构"矩阵的基础上,采用多目标聚类算法来识别流程的业务服务。

关键词：面向服务架构业务服务设计矩阵聚类流程模块设计供货流程

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货运代理企业管理信息系统的设计与实现

货运代理企业管理信息系统的设计与实现

作者：翟晶玉大连海事大学

学位级别：硕士

本论文完成了某货运代理企业管理信息系统的设计与实现,并在此基础上将数据挖掘技术引入到企业的经营管理中。企业管理信息系统是企业与外界信息交流的平台,交流中客户的浏览信息被Web服务器自动收集,有效的对这些日志进行分析,揭示其... 详细信息

本论文完成了某货运代理企业管理信息系统的设计与实现,并在此基础上将数据挖掘技术引入到企业的经营管理中。企业管理信息系统是企业与外界信息交流的平台,交流中客户的浏览信息被Web服务器自动收集,有效的对这些日志进行分析,揭示其中页面类属关系、用户类属关系和频繁访问路径等,不但可以优化站点的结构,还可以为企业更准确的定位市场、更有效的制定市场经营策略提供有价值的参考,帮助企业在竞争中获得更大的优势。本文从理论和实践上实现了在B/S模式下利用ASP技术来开发某货运代理企业的管理信息系统。结合企业的实际情况,对基于Web的管理信息系统的各个功能模块进行了详细的分析、设计和实现。分析了Web数据库开发过程中常用的技术:包括ASP技术,ADO技术等。在数据查询方面,实现了多条件查询和模糊查询,使查询更加灵活和方便。本文描述了Web使用挖掘在企业管理中的应用。基于国内外最新研究成果,详述了Web数据挖掘的分类、过程和应用范围。说明如何进行Web使用挖掘及在Web使用挖掘中应采取的数据挖掘技术。Web使用挖掘是应用于Internet的技术,Internet中的数据是半结构化的,很难对它进行处理,但是Web服务器日志记录具有良好的结构,非常有利于数据挖掘的进行。论文中采用直接对由网站结构和用户浏览信息构成的关联矩阵进行处理的方法,将网站访问频度作为参数考虑进来,可以更准确的反映网站的访问情况,使处理过程更简单。对其Web服务器的日志记录进行挖掘的结果为网络管理者改进网页提供了有价值的参考,这种实践为将个性化服务用于电子商务网站提供了可能。最后对本文进行总结,并提出进一步的研究方向和将要做的工作。

关键词： B/S ASP技术 Web使用挖掘矩阵聚类

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基于WEB使用挖掘的智能个性化系统研究

基于WEB使用挖掘的智能个性化系统研究

作者：陈美娜河北工业大学

学位级别：硕士

近年来，随着Internet的飞速发展，越来越多的研究机构、团体以及个人开始注意到网络，并通过它来发布信息、查找信息。尽管Internet上有海量的信息，人们还是常常感到不能够找到自己想要找的信息。于是，人们提出来将数据挖掘思想与智... 详细信息

近年来，随着Internet的飞速发展，越来越多的研究机构、团体以及个人开始注意到网络，并通过它来发布信息、查找信息。尽管Internet上有海量的信息，人们还是常常感到不能够找到自己想要找的信息。于是，人们提出来将数据挖掘思想与智能个性化思想结合来建设网站的想法。智能个性化网站不但能够对用户和页面进行聚类操作，还能够为不同的用户提供相应的服务。换句话说，这种网站可以为用户提供个性化的服务。由于Web是一个无结构的动态的分布式的信息系统，直接对它进行挖掘是困难的，获取的知识是不可靠的。然而，Web服务器的log日志有着完整的结构。所以，我们可以通过对Web日志文件的挖掘来实现智能个性化服务。本文首先分析了网络的现状，并提出了问题所在。然后介绍了Web挖掘的描述及其意义，以及实现智能个性化预测服务所用到的理论基础。接着，详细的描述了本系统的三个处理过程。数据预处理阶段。数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，它主要包括四部分的工作：数据收集、数据净化、数据转换、数据归约。挖掘算法阶段。这部分工作是本文的一个重点。挖掘算法阶段使用优化的矩阵聚类算法——权值矩阵聚类算法对用户群体和页面进行聚类。与普通的矩阵聚类算法相比，权值矩阵聚类算法将网站访问频度作为参数考虑进来提出了一个新的概念——权值关联矩阵，这是本文的创新点之一，它的优点是能够更准确的反映网站的访问情况。模式分析及应用阶段。本阶段将挖掘结果应用到预测用户的访问路径和新用户的归类上，这是本文的另一个重要工作。这里提出了一种新的路径预测算法——HCI算法。它的基本思想是：为当前浏览页面的每个链接计算出一个分值，分值最大的即为推荐链接。这是本文的另一个创新点。通过与传统路径预测算法的比较，HCI算法的优点是：描述用户的行为更准确，预测用户的浏览路径更简单方便，预测命中率较高。对于新的用户，当他们第一次浏览网站的时候，通过计算他们和其他用户的相似度对其进行归类。通过对学校日志的实践证明，采用基于改进的矩阵聚类算法进行挖掘，并将挖掘结果用于个性化服务的思想是有效的、可行的。这种实践为以后将个性化服务用于电子商务网站铺平了道路。

关键词： Web挖掘 Web使用挖掘个性化矩阵聚类路径预测

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基于用户访问矩阵的网页推荐模型研究

基于用户访问矩阵的网页推荐模型研究

作者：李柯江苏大学

学位级别：硕士

Web挖掘是将传统数据挖掘与Web结合起来的技术,其中Web使用挖掘的挖掘对象是用户和网络交互过程中抽取的Web日志数据。对这些数据挖掘可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构,或为来访者提供网页推荐服务。当前基于使用挖掘的推荐... 详细信息

Web挖掘是将传统数据挖掘与Web结合起来的技术,其中Web使用挖掘的挖掘对象是用户和网络交互过程中抽取的Web日志数据。对这些数据挖掘可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构,或为来访者提供网页推荐服务。当前基于使用挖掘的推荐模型中,通过关联规则来预测用户浏览模式在网页推荐领域引起了很多关注,但许多关联规则算法本身存在的缺陷,再加上预测的结果和用户实际浏览行为之间的匹配率较低,推荐算法执行结果必然难以让用户满意。因此本文的工作主要围绕以上存在的问题展开,主要分为以下几个方面。首先,Web日志数据预处理。本文将粗糙集理论中属性信息量的概念引入到预处理阶段,给出了属性重要性量化值的概念,提出了一种基于属性重要性的数据预处理方式,该方法有效地剔除了噪音数据,从而为后期处理提供了规模更小的数据集,减小了日志数据挖掘的复杂度。接着,本文对可重复连续频繁访问路径挖掘算法进行了研究。首先介绍了最具代表性的两种频繁访问路径挖掘算法,接着文章对可重复连续频繁访问路径挖掘算法进行了详细地分析,提出了一种CA-Mining算法,并通过实验验证了该算法的有效性和正确性。最后在第五章网页推荐部分,采用CA-Mining算法进行可重复连续频繁访问路径的挖掘。其次,分析了矩阵聚类的方法。文章在宋擒豹等学者提出的矩阵聚类的基础上进行了改进,将页面访问顺序引入到向量相似性计算中来,给出了一种改进的向量相似性计算方法,提高了矩阵聚类的精度。最后,对网页推荐模型进行了探讨。在分析当前网页推荐领域常用方法的基础上,本文将CA-Mining算法与矩阵聚类方法相结合,给出了一种改进的网页推荐模型,由于在实际访问过程中,重复浏览页面是很普遍的现象,所以再挖掘频繁访问模式时,我们采用CA-Mining算法。实验表明,该推荐模型有效提高了推荐的准确率和覆盖率。

关键词： Web挖掘日志数据预处理 CA-Mining算法矩阵聚类网页推荐模型

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基于浏览者的网站结构研究

基于浏览者的网站结构研究

作者：韩云端山西财经大学

学位级别：硕士

根据互联网实验室的流量监测数据表明:我国目前的电子商务网站的结构类型由门户型转向服务和咨询类型,网站正朝着内容和服务的多元化发展。随着internet的应用业务的不断发展,使得www上的web站点的结构改进,页面内容的更新和维护等工作... 详细信息

根据互联网实验室的流量监测数据表明:我国目前的电子商务网站的结构类型由门户型转向服务和咨询类型,网站正朝着内容和服务的多元化发展。随着internet的应用业务的不断发展,使得www上的web站点的结构改进,页面内容的更新和维护等工作变的更为复杂。网站管理者不仅仅需要功能完善的自动设计工具,来设计网站的结构;而且需要掌握网站浏览者浏览网站与页面的信息,根据这些信息,分析站点的结构与布局,从而能够动态地调整页面的布局,修改站点的结构,充实页面的内容,从而更好地吸引浏览者,进一步增强电子商务网站的服务能力。所以根据浏览者的浏览行为信息,研究网站结构与维护是很有必要的。本文研究在阐述了网站结构研究的概念、研究内容、关键技术和技术中的难点,和目前的国内外研究现状的基础上,针对山西省的某一个服务型站点的访问日志,采用数据预处理和聚类技术进行数据分析,从而找出浏览者访问规律和内容喜好,为改进web站点结构和内容提供了决策支持,本论文所做的主要工作是: （1）在流量分析的基础上对web服务器日志的预处理进行了研究,给出了预处理的流程并分析了其中的难点,实现了日志预处理中的数据净化、用户识别、会话识别、路径补充等功能。（2）介绍了聚类分析,以及聚类分析在网站结构中的应用。然后,通过分析web服务器日志文件中的用户行为数据,构建用户访问的行为矩阵模型,对其进行聚类分析,获取了动态修改网站结构的支持信息。（3）对用户聚类的结果进行分析,给出网站结构调整的建议。改善web站点的结构以及页面间的超链接结构,以提高站点的服务质量。最后对网站结构调整后的结果进行对比分析,证明了研究的合理性。

关键词：网站结构矩阵聚类 web日志数据挖掘