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一种基于后缀树的Web访问模式挖掘算法 被引量：6
1
作者 何丽 韩文秀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第11期68-70,共3页
在Web使用挖掘中,分析用户的行为模式是一个关键的问题。文中提出了一种基于后缀树的最大频繁序列MFS(MaximalFrequentSequences)的有效挖掘算法,该算法能够从增量数据中动态发现和输出MFS。
关键词 web行为模式 web使用挖掘 后缀树 MFS
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Web用户行为模式挖掘研究 被引量：11
2
作者 杨风雷 阎保平 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第11期146-149,共4页
随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题... 随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题。目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题。针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作。从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域。 展开更多
关键词 数据挖掘 web挖掘 行为模式web用户行为模式挖掘
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一种基于Kohonen神经网络Web用户行为模式的挖掘方法 被引量：2
3
作者 朱敏 段隆振 王靓明 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2009年第6期591-594,共4页
根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善... 根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善了聚类效果。同时在Kohonen神经网络的输出层添加一模糊聚类层,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 web挖掘 用户行为模式 聚类 KOHONEN神经网络
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基于图挖掘的网络钓鱼检测算法 被引量：1
4
作者 管雨翔 邹福泰 易平 《微型电脑应用》 2016年第7期1-5,共5页
网络钓鱼是指一种利用社会工程技巧,通过短信、邮件、即时通讯工具等渠道,诱导用户访问伪造的站点,以获得用户敏感信息的欺诈方式。随着网络钓鱼检测的研究成果不断提出与应用,虽然很大程度上减少了网络钓鱼的威胁,但也因检测方式都有... 网络钓鱼是指一种利用社会工程技巧,通过短信、邮件、即时通讯工具等渠道,诱导用户访问伪造的站点,以获得用户敏感信息的欺诈方式。随着网络钓鱼检测的研究成果不断提出与应用,虽然很大程度上减少了网络钓鱼的威胁,但也因检测方式都有各自的局限性,导致攻击者可以根据不同检测方式以相对较低成本躲避检测。针对现有检测算法的缺陷,以运营商的真实网络流量作为研究对象,重点分析了网络钓鱼的行为模式,提出了一种基于置信传播算法的检测模型。实验结果表明,该算法具有良好的检出率与运行效率。同时,由于算法设计时考虑了分布式计算,该模型在流行的分布式处理框架中具有良好的可推广性。 展开更多
关键词 网络钓鱼 行为模式 图挖掘 置信传播
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