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Web日志挖掘就是分析Web日志文件,从中发现用户的访问模式。数据预处理在Web日志挖掘中起着至关重要的作用,直接影响挖掘的质量和结果。详细介绍了数据预处理的主要过程,并给出了相应的对策。 相似文献
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Web日志挖掘数据预处理技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在Web数据挖掘研究领域中,数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,深入探讨了数据预处理环节的过程,并介绍一种由用户访问序列直接生成用户访问事务的算法. 相似文献
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本文介绍了粗糙集的基本理论,及基于粗糙集的知识获取理论模型,并运用这一模型对企业人才引进案例进行分析,通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则,最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。 相似文献
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研究利用Web日志文件来进行CRM数据挖掘是很有实际应用价值的,本文从这种实际需求出发,提出在数据预处理过程中使用启发式规则来识别用户,并介绍了一种基于IIS本身配置进行数据采集的方法。 相似文献
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《科技通报》2015,(9)
在对数学分类模型进行分析的过程中,容易出现分类规则含义不明确,形式复杂等问题,导致传统的数学分类模型,由于采用学习算法对模型参数进行调整,无法有效实现数学分类,提出一种基于改进模糊粗糙集的数学分类模型,在模糊信息观下对模糊粗糙集进行分析。将互信息引入模糊粗糙集的分析中,对模糊决策表中模糊属性的相对重要性进行度量。通过bottom-up形式对相对约简进行计算。将空集作为初始点,依据属性重要性,逐次获取重要属性将其添加至集合中,直至达到终止条件。通过DTRS对数据集进行属性约简,将约简结果当成模型的输入变量。对数学分类模型的输入变量进行离散化处理。对决策表中的重复样本及通过冗余条件获取的决策表进行删除,获取决策规则。通过设定阈值对置信度较低的模糊规则进行过滤,删除因噪声样本形成的错误规则。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的分类精度。 相似文献
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Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E—Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E—Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。 相似文献
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数字图书馆个性化服务与Web日志挖掘数据预处理技术 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究，可以对网站的组织结构及其性能进行改进，增加个性化服务，发现潜在的读者群体，建立数字图书馆个性化服务的用户模式。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别用户会话、格式化，目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列。 相似文献
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粗糙集理论在变压器故障诊断专家系统中的应用研究 总被引：7，自引：0，他引：7
在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上，为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题，提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发，运用粗糙集理论进行约简，构建专家系统知识库模型。通过计算诊断规则粗糙度，确定诊断规则的置信程度。利用推理机和故障事例库，实现对知识库的动态维护。 相似文献