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Web日志挖掘可以发现访问者兴趣和需求, 提出了一种改进的以访问时间、点击次数以及访问路径共同刻画用户的访问兴趣的Web日志挖掘算法. 首先以Web日志为基础构建相关矩阵, 使用平均访问时间相似度和访问路径相似度共同度量用户访问兴趣的相似程度, 最后采用直接聚类去除相交项的聚类算法将相似用户和相关URL聚类. 实证分析结果表明该算法能较好地解释用户的实际访问兴趣, 从而为网站提供相应的运营建议.
 在对时序逻辑语言XYZPE 进行扩展的基础上,对服务、合成服务、面向服务的体系结构以及系统 的活性、正确性以及安全性等核心概念进行了形式定义,并对整个Web 服务体系结构进行了形式化的描 述与实现过程的分解与逐步求精,指出了在该体系结构框架下,系统的活性、正确性以及安全性存在的 与服务求精过程中所具有的语义的可组合特性,这一组合特性在服务的状态转换变迁模型下得到了证 明,从而为服务的合成...
当前的Web服务发现机制大多依赖集中式的统一描述、发现和集成注册中心,但组织机构出于安全和地域的考虑,倾向于构建私有的分布式注册中心,只有注册且可信的请求者才能浏览到他们有权限访问的服务信息。该文给出Web服务发现阶段基于角色的访问控制模型RBAC4WSD,发现代理依照服务提供者指定的安全策略对请求者实施访问控制,并以跨国公司内部的文档服务为例介绍原型系统的实现。
期刊信息 篇名 基于神经网络的Web用户行为聚类分析 语种 中文 撰写或编译 作者 徐 涌,陈恩红,王煦法 第一作者单位 刊物名称 小型微型计算机系统 页面 22(6). 699-702, 2001.6 出版日期 2001年 6月文章标识(ISSN) 相关项目 半结构化数据中模式发现及变化检测问题研究

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