摘要：针对传统的基于web图的垂直搜索策略Authorities and Hubs,提出了一种融合了网页内容评价和web图的启发式垂直搜索策略,此外,引入向量空间模型进行针对网页内容的主题相关度判断,进一步提高主题网页下载的准确率。实验表明,文中算法有效地提高了主题网页的聚合程度,且随着网页下载数量的增加,垂直搜索引擎的准确率逐渐递增,并在下载网页达到一定数量后,准确率趋于稳定,算法具有较好的鲁棒性,可以应用到相关垂直搜索引擎系统中。

摘要：在对web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个web应用挖掘可视化系统。该系统能够对用户访问web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣,并对所得出的结果进行可视化的处理。为了识别用户浏览模式利用Apriori算法对web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行了挖掘。采用web图可视化了web站点的拓扑结构以及各节点访问计数和登录计数信息。web图的新颖之处在于两点:首先,为了将web拓扑结构映射到web图上,利用了站点拓扑结构数据和站点应用数据;其次,在绘制表示用户登录计数的信息层时允许通过使用动态布局的方法,以及为每一层的节点重新分配360度周长的方法来解决节点之间的冲突问题。文中较详细地阐述了该系统对web应用数据挖掘可视化界面布局的具体措施。