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1.
将形式概念分析技术应用于Web使用日志文件的挖掘,提出基于多值属性形式上下文,利用频繁闭项集挖掘Web使用日志生成关联规则的增量挖掘算法。与经典挖掘方法比较,减少了对Web使用日志的扫描次数,提高了挖掘效率,同时还可以进行增量挖掘,满足了实时页面推荐的需要。 相似文献
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介绍了Web日志挖掘的模型,分析了使用关联规则挖掘Web日志时遇到的规则数量大且存在冗余等问题,提出了基于频繁闭项集的挖掘办法来减少规则数量．同时引入最小关联规则的概念,从而避免了冗余规则的产生．最后用实验验证了算法的有效性,并以周口师范学院校园网为例,对该网站日志数据进行分析,得到了有价值的规则,并对该网站提出了相应的建议和意见． 相似文献
3.
Web日志挖掘是对用户与Web服务器在交互时产生的数据,采用数据挖掘技术发现隐含的规律性知识。首先对Web日志挖掘进行了概述,重点研究了关联规则算法中的Apriori算法,并对Apriori算法进行了改进,最后给出具体实例。 相似文献
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金可仲 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(1):56-60
日志是计算机取证、入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法,针对基于置信度-支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法。实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性。 相似文献
5.
针对传统入侵检测系统存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,分析了常用于入侵检测技术中的数据挖掘方法,并将关联分析与分类分析应用到基于主机日志的异常检测中,对数据挖掘算法和如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统进行了研究.实现了一个基于主机日志数据的挖掘模块,通过对IIS日志文件的挖掘,生成访问异常关联规则,为入侵检测系统服务. 相似文献
6.
张龙翔 《临沂师范学院学报》2004,26(3):100-103
随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现，使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段．关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究分支．本文提出了一种Web日志挖掘中频繁访问页组的加强算法． 相似文献
7.
针对传统关联规则 Apriori 算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率, 提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。 相似文献
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孟亚辉 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(12):25-27
随着互联网的日益普及和电子商务的迅速发展,基于Web日志挖掘聚类算法的电子商务在市场中竞争越来越激烈.本文首先概述Web使用挖掘,简单介绍日志挖掘技术中两个关键技术,聚类分析和序列模式挖掘,进而讨论Web日志挖掘的数据预处理过程,包括用户,数据净化,路径补充等.对于传统的矩阵聚算法进行优化,应用该算法可以对客户和页面进行聚类分析,达到发现相似的客户群体,挖掘潜在客户群.通过实验表明改进的算法具有较高的扩展性和准确性,证明将挖掘结果应用于个性化推荐系统的思想是可行有效的. 相似文献
9.
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在电子商务活动中,基于数据挖掘和万维网应用的电子商务信息平台发挥着重要作用,挖掘和利用信息流和后台数据库中的有益信息——Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。Web数据挖掘技术综合运用Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多领域技术,从包括服务器数据、Web日志文件、查询数据、客户登记信息等既有信息中,运用协同过滤、关联规则等技术挖掘有益信息,促进电子商务的进一步发展。 相似文献
10.
在Web数据挖掘研究领域中,数据预处理在Web日志挖掘中起着至关重要的作用,在介绍了数据挖掘的概念、分类和结构体系的基础上,阐述了对网站大量Web日志数据进行预处理所采用的算法和处理过程,即先将已知IP地址与物理地址的对应关系保存在HashMap中,然后综合运用折半与顺序查找算法,可以显著减少查找次数,提高查询效率. 相似文献
11.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
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Web挖掘是指使用数据挖掘技术从Web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。本文概述了Web数据挖掘的基本情况以及Web结构挖掘和Web使用挖掘的基本概念。结合对Web结构挖掘中的PageRank算法和Web使用挖掘的主要步骤和算法的研究后,本文提出了一种融合这两种Web挖掘算法的一种新的、综合的Web挖掘算法。 相似文献
13.
数据挖掘是从事务数据库中抽取有用的知识和感兴趣的模式,而从事务数据库中发现关联规则是最常见的挖掘技术之一。提出一个遗传模糊关联规则挖掘框架和综合聚类、模糊和遗传概念的多最小支持度的遗传模糊关联规则挖掘算法。该算法从定量事务数据库中抽取合理的多最小支持度值、隶属函数和模糊关联规则,首先使用k—means聚类算法采集相似项目,然后初始化一个种群设定相同的支持度值,每一个染色体通过需求满足的标准和隶属函数的适应性来评估是否满足其适应度。 相似文献
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焦亚冰 《西安文理学院学报》2008,11(3):108-112
数据挖掘应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力,本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则,关联规则中的经典算法Apriori算法,以及Apriori算法存在的不足,提出了Apfiori算法的改进研究, 相似文献
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杨洁 《柳州职业技术学院学报》2012,12(6):57-59
把模拟退火算法具有全局平衡的特性引入到遗传算法中来,避免了遗传算法收敛性慢以及容易陷入早熟的特点,提出了一种基于遗传退火策略的关联规则挖掘模型。实验结果表明,与遗传算法相比,改进的算法更能有效挖掘大型数据集中的关联规则。 相似文献
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王春霞 《商丘师范学院学报》2005,21(5):71-74
在数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web使用挖掘的一个分支。它作为Web挖掘的一个重要组成部分，具有独特的理论和实践意义．通过介绍Web日志挖掘的概念，系统阐述了Web日志挖掘的全过程：数据收集、数据预处理、模式识别、实际应用．说明Web日志挖掘应用广泛，能够实现网站的优化问题． 相似文献
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秦文胜 《广东轻工职业技术学院学报》2008,7(3):9-12
Web日志挖掘是利用数据挖掘技术挖掘和分析网络日志,并获取网站使用过程中的有价值的信息和模式的过程。预处理是Web日志挖掘的第一步,也是非常关键的一步,预处理的结果决定了挖掘的效率和质量。本文主要阐述了预处理的一般过程,并针对目前国内外常用的一些预处理技术进行了探讨和分析。 相似文献
18.
首先,针对铝工业从采矿到电解铝加工的整个生产过程,分析了生产吨铝的基本能耗情况,并提出了基于相关性分析的关联规则挖掘算法。然后,运用C语言实现了算法,完成了对铝工业生产过程中大量能耗数据的关联规则挖掘,找出了其中相关性最密切的变量,并通过控制该变量来指导铝工业生产的节能降耗。 相似文献