简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

简介：通过对Web服务器日志文件进行分析,可以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径.在本文算法中,首先以Web站点的URL为行、以UserID为列建立URL-UserID关联矩阵,其元素值为用户的访问次数.然后,采用模糊聚类算法和K-平均算法两种方法分别对列向量进行分析得到相似客户群体,对行向量进行分析可获得相关页面,对后者再进一步处理还可以发现频繁访问路径.实验结果表明了算法的有效性.

简介：摘要随着Web技术的日渐成熟，使基于这一技术的Internet应用以惊人的速度向社会生活的方方面面渗透。Internet的应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。以Web服务器日志为例某些Web热点的日志数据正以每天数十兆的速度增长从这些大量数据中发现有用的重要的知识包括模式规则可视化结构等是数据挖掘与知识发现的又一重要研究和应用领域。文章就Web挖掘技术的概念、分类及文本挖掘和用户访问模式挖掘的实现技术做了详细的阐述。

简介：Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web技术相结合的产物.Web使用挖掘是Web数据挖掘的一个分支.本文主要深入分析了以下几个方面:Web使用挖掘的相关概念、挖掘流程和挖掘的关键技术.

简介：充分的挖掘网络中的用户信息，就可以使我们建立一个智能化与个性化为一体的网络教育平台提供资料。本文在前人的基础上，给出了一个改进的数据挖掘算法，以此发现相似学习者群体、相关web页面和频繁访问路径。以此挖掘的信息我们就可以提高网站的建设和网络教育的质量。

简介：根据用户的兴趣需求信息建立个性化模型,提出一个基于用户兴趣挖掘的个性化模型,更新与优化模块是对兴趣类特征词和兴趣类信息进行有选择的遗忘

简介：对Apriori算法进行优化，提出了一种Z_Apriori算法。该算法在首次产生频繁项集时。扫描数据库并通过二进制编码串记录每个项目在事务里是否出现过，在每次进行计算迭代过程中无需再对数据库进行扫描．避免了对数据库的重复扫描，在系统性能和效率上较经典的Apriori算法有一定的改善。

简介：将数据挖掘引入教育网站的建设中,以解决访问信息的有效获取问题,介绍了教育网站数据挖掘的意义,对数据挖掘的基本流程与结果进行了分析和探讨,提出了在站点中自动发现那些存储位置同用户期望的位置不同的Web页面的方法.

简介：本文介绍了Web数据挖掘的定义、分类以及特点,阐述了Web数据挖掘在结构化数据方面所具有的速度快、准确性高等特点,并从HTTP交互模块与HTML解析模块分析了Web数据挖掘的原理与流程,并重点介绍了基于Python计算机程序语言的Web数据挖掘设计。

简介：本文通过探讨数据挖掘在电子商务中的应用，阐述了数据挖掘的原理，数据挖掘与电子商务工者完美结合的可行性以及如何对电子商务网站的Web数据进行挖掘。

简介：对Web日志中用户访问数据的挖掘可以很好的获得系统优化的信息,方便Web站点走向个性化、智能化道路。本文深入了解了Web日志格式的内容,研究了进行Web日志挖掘的一般流程。采取预处理的方式来获得用户有用信息,经过数据清理、用户识别、用户会话识别、界面过滤、路径补充来完成信息的有效汲取,最终通过模式发现和模式分析来完成对使用者感兴趣信息的传送工作,将Web日志挖掘技术真正应用在站点优化进程中。

简介：摘要：随着互联网的普及，Web安全已成为公众、企业和政府部门关注的焦点。Web安全漏洞可能导致数据泄露、信息篡改、服务瘫痪等严重后果。本文旨在探讨Web安全漏洞的挖掘方法和修复策略，通过实际案例分析，为We开发者和安全工程师提供一套系统性的漏洞挖掘与修复方法。

简介：近年来，数据挖掘（DataMining）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。

简介：随着互联网的高速发展，Web挖掘由于其独特的优点，在电子商务的应用中扮演了越来越重要的角色。文章主要介绍了web挖掘的概念和分类，论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法，最后阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。

简介：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、XMZ、JAVA的新型数据挖掘技术。

简介：文章讨论了将Web挖掘应用在网络教育中的必要性，以及Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘在网络教育中的应用。

简介：重点研究了HITS算法,并且在原有算法的基础上对其进行了改进。对搜索出的信息利用改进的HITS算法确定了权威Web页面,有效地去除了无效网页。

简介：在电子商务网站中，Web使用挖掘可以通过分析Web日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息。本文主要研究电子商务中的Web挖掘技术，提出一个面向电子商务站点的Web挖掘系统模型。

简介：本文简要叙述了Web挖掘技术和网络广告的概念，重点研究了Web挖掘技术在网络广告定制中的应用。

简介：Web服务器日志记录用户访问该教学网站时每个页面的请求信息,可以根据用户访问的Web记录挖掘用户的兴趣关联规则,对Web服务器上的日志、用户信息等数据所开展的挖掘工作也属于Web数据挖掘的范畴