可以分為三類-文庫吧資料
2025-08-11 19:45本頁面
【正文】 onalization System Improvement Site Modification Business Intelligence Usage Characterization 通用的原型系統(tǒng) ? WebSIFT: ? SpeedTracer: IBM Watson .從日志文件中重建 user traversal path,然后識別出 user session。此外還有 trend analysis,change point detection 或者 similarity analysis Dependency Modeling ? 建立模型來表示 web中各個變量之間的依賴關(guān)系 ? 使用的方法： Hidden Markov Model Bayesian Belief Network ? 對用戶行為模式的建模，不僅提供了分析用戶行為的理論框架，還可以預測未來 Web資源的需求，提高網(wǎng)上產(chǎn)品的銷量。ve Bayesian knearest neighbor Support Vector Machines等。 Classification ? 在 Web Usage Mining 中，研究如何把用戶分類。 ? Page Clustering:發(fā)現(xiàn)具有相關(guān)內(nèi)容的網(wǎng)頁。 ? Usage Clustering： 把具有相似瀏覽行為的用戶放在一起。還可以幫助預先取得文檔，減少用戶感覺的延遲。 ? 例如：用 Apriori 算法可以計算訪問電子產(chǎn)品網(wǎng)頁的用戶和訪問體育器材網(wǎng)頁的用戶之間的關(guān)系。 ? 在 Web Usage Mining 中，關(guān)聯(lián)規(guī)則是指經(jīng)常同時訪問的網(wǎng)頁（有閾值）。 ? 盡管缺乏深層次的分析，這種知識可能會提高系統(tǒng)性能，提高系統(tǒng)的安全性，提供市場決策支持 Association Rules ? 傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則主要應用于超市的銷售上。 內(nèi)容和結(jié)構(gòu)預處理 解決兩個問題： 1. Page的獨特性表示方法 通過向量空間模型來表示 Page內(nèi)容 還可以通過聚類和分類的方法 2. Page 的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的量化形式 把 Page的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)形式化 Pattern Discovery ? Statistical Analysis ? Association Rules ? Clustering ? Class
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