节点文献

从Web数据中挖掘频繁访问模式

Discovery of Frequent Access Patterns from Web Data

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 潘登董小社杨麦顺冯锐张晓亮

【Author】 Pan Deng,Dong Xiaoshe,Yang Maishun,Feng Rui,Zhang Xiaoliang (School of Electronics and Information Engineering, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049, China)

【机构】 西安交通大学电子与信息工程学院西安交通大学电子与信息工程学院 710049西安710049西安

【摘要】 提出了一种新的用户浏览行为模型 ,通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数 ,以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量 ,将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型 .在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法 .实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性

【Abstract】 A new model of user browsing behavior is presented. Through the introduction of the page content parameter into Web usage mining, the model adopts the ratio of the Web page size to the user’s browsing time as a measure of user’s concern for a specific page, and uses it to separate page references into those for navigation purposes and for information content purposes. A content only transaction identification approach based on this model is defined and implemented, and the experimental mining results using real data verify its applicability.

  • 【文献出处】 西安交通大学学报 ,Journal of Xi’an Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2002年06期
  • 【分类号】TP311.12
  • 【被引频次】41
  • 【下载频次】150
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络