电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2014年
19期
54-56,60
,共4页
卢远征%叶晓彤%胡阳波%刘欣
盧遠徵%葉曉彤%鬍暘波%劉訢
로원정%협효동%호양파%류흔
数据挖掘%Web日志挖掘%粗集理论%支持向量机
數據挖掘%Web日誌挖掘%粗集理論%支持嚮量機
수거알굴%Web일지알굴%조집이론%지지향량궤
data mining%Web usage mining%rough sets%Support Vector Machine (SVM)
随着数据挖掘技术的广泛研究和应用，Web挖掘中的Web的日志挖掘也显得越来越重要了。利用粗集理论和支持向量机的方法，形成一个有效的处理Web日志信息的模型。首先利用粗集理论对日志信息进行约简的预处理，然后通过支持向量机的方法训学习练数据，训练出来的数据可以对用户的访问信息进行分析预测。
隨著數據挖掘技術的廣汎研究和應用，Web挖掘中的Web的日誌挖掘也顯得越來越重要瞭。利用粗集理論和支持嚮量機的方法，形成一箇有效的處理Web日誌信息的模型。首先利用粗集理論對日誌信息進行約簡的預處理，然後通過支持嚮量機的方法訓學習練數據，訓練齣來的數據可以對用戶的訪問信息進行分析預測。
수착수거알굴기술적엄범연구화응용，Web알굴중적Web적일지알굴야현득월래월중요료。이용조집이론화지지향량궤적방법，형성일개유효적처리Web일지신식적모형。수선이용조집이론대일지신식진행약간적예처리，연후통과지지향량궤적방법훈학습련수거，훈련출래적수거가이대용호적방문신식진행분석예측。
With extensive research and application of data mining technology,Web usage mining which in web data mining has become increasingly important. In this paper, it’s a model which is combined of Rough sets and SVM that can effective deal with the information of Web logs. First, the information of the Web was simplified by Rough sets. Then, the simplified information was trained by SVM, so we can analysis and forecast the access information of user by the trained data.
