基于日志文件的数据挖掘技术分析与研究

基于OLAP和数据挖掘的Web日志分析

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

数据挖掘 3 2024-05-15

如何利用数据挖掘技术分析Web网站日志？

Web日志挖掘是指利用数据挖掘技术分析Web服务器记录的用户访问日志数据，以揭示用户访问模式和兴趣爱好等信息。这些信息对于优化网站设计、改进用户体验和个性化推荐至关重要。通过用户聚类和分析频繁访问路径，可以调整页面链接关系，以更好地满足用户需求。同时，统计分析日志数据还能帮助评估站点性能，识别热门页面和访问趋势，为站点管理和决策提供支持。

数据挖掘 3 2024-07-17

基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘技术应用与研究

随着数据库规模的不断扩大，数据挖掘技术应运而生，它能够处理海量数据并从中提取有价值的信息，助力决策支持。

数据挖掘 4 2024-05-01

基于数据挖掘的用户行为分析研究

当前，数据挖掘技术在我国各行业中应用广泛，具有重要的战略意义。然而，针对基于数据挖掘的用户行为分析研究在国内仍较为稀少。针对这一现状，有必要开展有效的研究方法，包括网络用户行为分析、建模与算法分析以及大数据未来趋势预测等方面。本研究深入探讨基于数据挖掘的用户行为分析，具有重要的理论意义。

算法与数据结构 2 2024-07-17

基于数据挖掘技术的瓦斯爆炸预警仿真研究

根据相关原则构建瓦斯爆炸灾害指标体系，采用数据挖掘技术建立非线性模糊综合评价瓦斯爆炸预警模型。以山西大同塔山煤矿为例进行瓦斯爆炸预警仿真研究，发现该模型权重计算过程简单，样品需求量少，主函数信息损失程度小，能更充分地提取和利用信息。在危险等级评价结果准确的前提下，具有更高的准确性和精确度。

数据挖掘 2 2024-07-17

基于网络数据挖掘的研究

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

数据挖掘 0 2024-09-13

基于蚁群算法的离群数据挖掘新技术研究与应用

离群数据挖掘在数据挖掘中具有重要意义。利用蚁群算法的强大鲁棒性，改进了现有的聚类方法。基于此，结合聚类分析和蚁群算法的特定参数，提出了一种全新的基于聚类的离群指数定义。成功地实现了离群数据挖掘的流程，并进行了编程实现。采用这一方法对流程企业的大量历史数据进行分析，有效优化了设备运行并实现了故障预警。

数据挖掘 2 2024-07-17

基于智能Agent技术的高效数据挖掘模型研究.pdf

传统的数据挖掘方法存在效率低和缺乏智能化等问题，难以满足当前网络环境下对大规模数据的挖掘需求。探讨了数据挖掘技术与智能Agent技术的结合优势，提出了基于智能Agent的创新数据挖掘模型，并详细阐述了其组织结构。该模型显著降低了问题复杂性，减少了人工参与，极大提升了数据挖掘的智能化和效率。

数据挖掘 3 2024-07-16