訪問路徑日誌 的英文怎麼說

中文拼音 [fǎngwènlùjìngrìzhì]
訪問路徑日誌 英文
access path journaling
  • 訪 : 動詞1. （訪問） call on; interview; visit 2. （調查; 尋求） inquiry into; seek by inquiry [search]; try to get
  • 問 : Ⅰ動詞1 （請人解答） ask; inquire 2 （詢問; 慰問） question; ask about [after]; inquire about [aft...
  • 路 : 1 （道路） road; way; path 2 （路程） journey; distance 3 （途徑; 門路） way; means 4 （條理） se...
  • 徑 : Ⅰ名詞1 （狹窄的道路; 小路） footpath; path; track 2 （達到目的的方法） way; means 3 （直徑的簡稱...
  • 日 : Ⅰ名詞1 （太陽） sun 2 （白天） daytime; day 3 （一晝夜; 天） day 4 （泛指某一段時間） time 5 （日...
  • 訪問 : visit; call on; interview; access; addressing; reference to
  • 路徑 : 1. （道路） way; route; trajectory; path; tail; travel2. （門路） method; ways and means
  • 日誌 : daily record; journal
  1. Because of the differences between the client ' s data and the server ' s data of the users " browsing behavior, we must modify the path - analysis algorithm on server to meet the requirement of the recent application environment

    由於客戶端記錄的用戶訪問行為數據和服務器端日誌文件中自動記錄的用戶訪問行為數據之間存在很多差別，因此原有的基於服務器端的路徑挖掘方法必須經過一定的改造，才能適合當前客戶端的應用環境。
  2. This essay first dicussed the key steps of preprocessing in web log mining, which include data abstract, data cleaning, user and session identification and path completion etc. especialy we proposed the algorithm of the web log data preprocessing include frame page. and secondly we discussed the technology of building an adaptive web site, include log data cluster mining, user visiting pattern learning, site structure transformation and presentation etc. ; and we proposed indual user log visiting pattern, user model onling learning algorithm, index pages synthesising algorithm, site structure transformation and presentation algorithm and so on

    本論文首先討論了web日誌挖掘預處理中的各步驟：數據抽象、數據清洗、用戶與會話識別、訪問路徑補全，給出了每一步驟的演算法實現；並特別討論了含有frame頁的日誌數據預處理過濾演算法。其次討論了構建自適應站點技術，包括日誌數據聚類挖掘、用戶訪問模式學習、站點結構轉化與呈現等；提出了單用戶日誌訪問模型，給出了用戶模型在線學習演算法、索引頁面綜合演算法、站點結構轉化及呈現演算法等。
  3. The paper is about how to analyze web server ' s log file and the technology used and tries to improve it in the following aspects : ( l ) this paper presents a simple processing model on mining web log based on xml storage and the corresponding solutions used to clean and transform log data. ( 2 ) according to the advantages of xml and the self - structure feature of log data, the paper proposes the novel idea that stores log data in xml form, furthermore it discusses the method and implementation on how to store xml - compliant log data into the database by the medium - grained storage means. ( 3 ) this paper addresses an improved algorithm called ufapa for mining user frequent access path on the basis of the algorithm apriori

    本文研究了web日誌挖掘中的相關技術，在以下幾方面進行了改進： （ 1 ）在web日誌挖掘模型的基礎上，對web日誌數據的清洗和轉換提出了相應的解決方法； （ 2 ）結合xml的優勢和web日誌數據的半結構化特點，提出用xml存儲日誌數據並探討了xml形式的日誌數據如何以中粒度方法實現在數據庫中存儲的方案； （ 3 ）結合用戶訪問路徑的特點以apriori演算法為基礎提出了一種改進的挖掘頻繁訪問路徑的ufapa演算法，介紹了演算法思想及演算法描述。
  4. Usage analysis includes straightforward statistics, such as page access frequency, as well as more sophisticated forms of analysis, such as finding the common traversal paths through a web site. web usage mining is the application of data mining techniques to usage logs of large web data repositories in order to produce results that can be used in the design tasks mentioned above

    日誌數據的分析可以通過統計數據的形式，像統計經常被訪問的頁面集、像統計經常需要分析的重要的表格數據、像通過網站分析找出一般的訪問路徑模式等，也可以通過數據挖掘的思想。
  5. Based on web log of hannan univercity, this paper focused on the following aspects : 1 ) aanalyze and reserch technology of web log mining ; 2 ) bring forward a multi - path partitioning cluster method, which partions and clusteres according to user access path to improve effiency ; 3 ) bring forward a hierarchy search and iterative method to find frequent set

    本文結合海南大學web服務器日誌，主要研究了以下內容: 1 ） web服務器日誌挖掘技術進行了系統的分析和研究。 2 ）提出了多路徑分割聚類方法。這種方法根據用戶的訪問路徑進行分割聚類，有效地提高了聚類演算法的效率。
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