基于知识库与SOFM的Web日志挖掘系统

摘要：

本文采用soFM神经网络((2维表结构，输入层和竞争层)来实现Web用户的聚类，并将挖掘出来的知识保存到知识库(模式库与规则库)当中，给目标站点在线推荐以及离线的修改提供了依据，整个过程实现自动化的处理。在以往的日志预处理过程中，人们都要绘制网站拓扑结构来进行路径补充，但是随着网站规模的扩大.大中型网站的网页有成千上万，绘制网站拓扑结构和进行路径补充将会变成艰巨的任务，另外网站内容及网页的经常变动，本文提出一种新的模型算法来解决此问题。

关键词： SOFM 群集 知识库 网络日志 数据挖掘 用户访问模式

作者: 张征 马建芬

作者单位: 太原理工大学计算机与软件学院 太原030000

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国Web信息系统及其应用学术会议、全国语义Web与本体论学术研讨会暨全国电子政务技术与应用学术研讨会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 24-25

在线出版日期: 2008-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）