1) Web access mining
Web访问挖掘
1.
Clustering analysis is an important component of Web access mining system, whose quality determines validity of mining results.
Web访问挖掘可以发现用户浏览Web的目标、兴趣等行为模式,使Web变得更容易获取信息。
2) web usage mining
Web访问信息挖掘
1.
Study of business intelligence discovery based on web usage mining;
基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究
2.
Based on the different mining objects,Web mining can be categorized into three catalogs:Web content mining,Web structure mining and Web usage mining.
根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。
3.
As a branch of WDM, Web Usage Mining(WUM) has been gaining a lot of attention because of its potential commercial benefits.
作为Web数据挖掘的一个分支,Web访问信息挖掘的任务是从Web用户的访问信息中抽取隐藏的知识。
4) Web Usage Data Mining
Web用户访问日志数据挖掘
1.
Study on Web Usage Data Mining Preparation Methods;
主要介绍了Web用户访问日志数据挖掘数据预处理过程,综述了国际上的研究现状,流行的预处理方法。
5) Web usage mining
页面访问挖掘
6) web mining
Web挖掘
1.
Study on personalization network teaching system based on Web mining;
基于Web挖掘的个性化网络教学系统的研究
2.
Automatic domain ontology learning based on web mining;
基于Web挖掘的领域本体自动学习
3.
Research on personalized distance teaching model based on web mining;
基于web挖掘的个性化远程教学模型研究
补充资料：Isi web of science
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