摘要：针对高校学术信息资源检索的精确度问题,提出了运用web挖掘的高校图书馆搜索引擎系统。它主要对web使用记录挖掘及其用户兴趣模型的建立进行了详细分析。首先它阐述了高校图书馆搜索引擎系统的4个过程,其中主要提出建立用户兴趣模型时采用的一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法;然后阐述了高校图书馆搜索引擎系统的各处理模块;最后设计了结合web数据挖掘的高校图书馆搜索引擎系统操作过程,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性,从而有效地提高高校图书馆搜索引擎系统的查准率。

摘要：web日志挖掘是目前web挖掘研究的一个热点课题.针对web日志挖掘中存在的问题,研究和分析了一个基于网站访问矩阵的路径挖掘算法.在此基础上设计和实现了一个web日志挖掘系统(WLMS),通过发现用户访问的最优路径和网站访问的统计结果,改进网站性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率.

摘要：针对用户特性向用户提供个性化服务已经成为web技术的研究热点。web挖掘是实现web个性化服务的关键技术之一。研究了web挖掘技术,阐述了web挖掘技术存在的不足,并对应用web挖掘技术实现个性化服务的发展前景进行了分析。

摘要：以web挖掘在电子商务推荐系统中的应用为重点,设计一个基于web挖掘的电子商务推荐系统应用框架,并详细的分析了它的组成部分。

摘要：如何从web中找到与用户查询主题相关的权威页面 ,是web结构挖掘的一个重要研究方向。将粗糙集理论应用于此 ,设计了web数据模型 ,并给出了基于粗糙集的web结构挖掘方法的具体实现流程。

摘要：运用web挖掘技术的关联规则Apriori算法,分析学员频繁访问的学习路径,挖掘频繁访问的页面路径。该平台的设计目标是实现山区电大远程教学平台的智能导学。

摘要：首先从粮食安全的分析入手,引入了粮食舆情信息挖掘的必要性和紧迫性,介绍了web挖掘的应用情况,重点阐述了当前粮食舆情分析面临的难点,提出了解决问题的方法,构建了粮食舆情分析系统的框架,说明了设计思路和各部分的主要功能。

摘要：随着internet的迅速发展,传统的数据挖掘技术无法有效地解决信息过载和信息迷失的问题。直接或间接解决这个问题的途径就是将传统的数据挖掘技术和web结合起来,进行web挖掘;为进一步解决web的无结构的、动态的,复杂的和个性化的问题,我们把数据挖掘技术应用于web服务器日志的挖掘,从用户在web上浏览行为数据中获取用户的浏览模式,根据用户的行为模式,改进站点的设计和服务,开展个性化服务和构建智能web站点。

摘要：针对当前e-learning系统中存在着资源利用效率低和学习内容单一、个性化不足等问题,设计一个基于本体的web挖掘的个性化e-learning系统,通过应用web挖掘和本体技术,使得该系统能根据学习者的知识结构、学习目标、学习风格、偏好等特征信息提供适应学习者的教学方法和学习资源,营造个性化的网络学习环境。实验表明本体技术能明显改善挖掘效果,提高学习资源库的管理效率,有效促进学生的网络学习,满足学生个性化学习的需求,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段。

摘要：通过对web内容挖掘、web结构挖掘、web使用记录挖掘的研究和分析,探讨了利用web Services技术实现三者之间的集成,并在此基础上提出了基于web Services的web挖掘集成的实现方案。方案的实施,可以更容易地获得各种web信息进而对其进行分析,从而发现潜在用户,改进站点设计,方便客户浏览和交易。