3) Web log mining
日志挖掘
1.
The process of the web log mining and the k-means algorithms are introduced.
Web日志挖掘是Web挖掘的一种,介绍了Web日志挖掘的一般过程,研究了k-means聚类算法,并分析了k-means聚类算法的不足。
4) log mining
日志挖掘
1.
Association rule application in log mining of WAP value-added service;
关联规则在WAP增值业务日志挖掘中的应用
2.
It brings great inconvenience to log mining.
但是很多虚拟主机网站没有日志记录功能,这给日志挖掘带来了极大的不便。
3.
The Web log mining can grasp the behaviors the users browse the site,and apply the user access patterns that has mined to the site,which has important significance in improv.
其中的Web日志挖掘可以掌握用户在浏览站点时的行为,并且将挖掘出的用户访问模式应用于网站上,在改善Web站点的结构以及页面间的超链接结构,提高站点的服务质量等方面有重要的意义。
5) 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。
6) Web log mining
Web日志挖掘
1.
Recognition of user browsing sequence pattern in Web log mining;
Web日志挖掘中的用户序列模式识别
2.
Data preprocess in Web log mining;
Web日志挖掘预处理研究
3.
Research on Web Log Mining Based on XGMML & LOGML;
基于XGMML-LOGML的Web日志挖掘
补充资料：日志
1.每天记录。 2.犹日记。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条