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基于web日志的连续频繁路径挖掘算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:小型微型计算机系统
  • 时间:0
  • 页码:120-122
  • 语言:中文
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116029
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60603047);辽宁省教育厅高等学校科研基金(2008341);大连市优秀青年科技人才基金(2008J23JH026);辽宁省自然科学基金
  • 相关项目:面向Web数据挖掘的用户动机定性推理模型研究
中文摘要:

频繁模式挖掘已成为web使用挖掘的研究热点,本文基于web日志提出一种新的频繁路径的挖掘算法.首先以线性回归方法求解兴趣度,其次将此兴趣度和页面名称作为最基本要素,建立的web浏览树,此浏览树可以完整地表现出web日志中连续、重复的浏览路径,最后在web浏览树上进行分析挖掘频繁浏览路径.该算法经实验证明能更全面地反映用户兴趣所在,挖掘的频繁浏览路径准确、合理.

英文摘要:

Freuent pattern mining is a focus on researching of Web Usage Mining . Based on web logs, this article proposes a new mining algorithm of the frequent paths. This algorithm first solves interest by the linear regression method ,then takes it and page name as the basic element, establishes web browsing tree which can display completely continual and iterative browsing paths in web logs ,finally carries on analysing and mining frequent browsing paths on the web browsing tree. The experiment proved that the algorithm can be more fully reflect the interest of users, the frequent paths are exact and reasonable.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212