通过web日志来挖掘用户web访问日志分析模式有什么缺点

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-22 07:53 标签： web日志挖掘工具
& 一种基于Web日志用户浏览模式的数据挖掘
一种基于Web日志用户浏览模式的数据挖掘
摘 要：Web日志中包含了大量的用户浏览信息，如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题。本文研究了Web日志挖掘的机理，在分析挖掘频繁遍历路径的问题特征和对其进行形式化描述的基础上，进一步提
【题　名】一种基于Web日志用户浏览模式的数据挖掘
【作　者】徐红 张建喜 朱旭刚 张永军
【机　构】山东商业职业技术学院信息技术学院 山东济南250103
【刊　名】《信息技术与信息化》2009年 第1期 40-42页　共3页
【关键词】Web 日志用户 数据挖掘 数据库系统 计算机网络
【文　摘】Web日志中包含了大量的用户浏览信息，如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题。本文研究了Web日志挖掘的机理，在分析挖掘频繁遍历路径的问题特征和对其进行形式化描述的基础上，进一步提出了一种在Web日志中挖掘频繁遍历路径算法，该算法能够正确、快速地从Web日志中抽取频繁遍历路径。
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Web,日志用户,数据挖掘,数据库系统,计算机网络
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来源：　　作者：方元康;
基于Web日志的用户访问模式挖掘　 数据挖掘的定义数据挖掘就是从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。1.1概念/类描述:特性化和区分。归纳,总结和对比数据的特性。1.2关联分析发现数据之间的关联规则,这些规则展示属性-值频繁的在给定的数据中所一起出现的条件。1.3分类和预测通过构造模型(或函数)用来描述和区别类或概念,用来预测类型标志未知的对象类。1.4聚类分析将类似的数据归类到一起,形成一个新的类别进行分析。1.5孤立点分析通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃,但在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立点分析而得到结论。1.6趋势和演变分析描述行为随时间变化的对象的发展规律或趋势。在电子商务中进行成功的数据挖掘得益于以下几个方面。3.1电子商务提供海量的数据如果一个电子商务网站平均每个小时卖出五件物品,那么它一个月的平均点击量是160万次。“点击流”(Clickstreams)将会产生电子商务挖掘的大量数据。3.2丰富的记录信息良好的Web站点设计将有助于获得丰富的信息。如果你的电子商务站点设计的好,你将可以获得各种商务的或者是用户访问的信息:例如:商品和商品的属性;商品(本文共计3页)　　　　　　　　　　
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基于Web日志的用户访问模式挖掘
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&&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​W​e​b​数​据​进​行​挖​掘​。
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