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实证建议对算法和模式组合应用程序在Web挖掘

文摘

数据挖掘和知识发现过程的分析阶段是发现模式在大型数据集的计算过程涉及的方法在人工智能的交集,机器学习、统计数据和数据库系统。经典的数据挖掘和机器学习过程的目标是获取从一个数据集和提取信息并将其转换成一个可以理解的结构进行进一步的使用。除了原始的分析步骤,它包括数据库和数据管理方面,数据预处理、模型和推理方面的考虑,兴趣度指标、复杂性考虑,发现结构的后期处理,可视化,和在线更新。Web使用挖掘是数据挖掘技术的类型从Web数据发现有趣的使用模式,为了发现有用的模式和更好地为基于Web的应用程序的需求。使用数据捕获网络用户的身份或起源及其网站浏览行为。Web使用挖掘本身可能进一步分类取决于使用数据的考虑。它们是web服务器数据,应用程序服务器的数据和应用程序级的数据。Web服务器数据对应于用户在Web服务器收集日志。一些典型的数据收集和保存在一个web服务器包括IP地址,页面引用,和用户的访问时间。本文提出了一种新的技术来发现网络使用模式的网站日志文件从服务器集群的基础和改进先验的算法。

Arvind Selwal Harleen宫殿,阿沙玛

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