遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究

关联规则是描述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析，不能针对Web关联挖掘的特点提供有效的预测手段和优化反馈措施。文章提出一种基于遗传算法的Web关联挖掘算法体系，实验证明它能弥补传统Web关联挖掘算法的不足，为Web关联挖掘提供了一种新的思路。     

基于遗传算法的Web用户聚类模型的研究

本文提出了一种基于遗传算法．结合网站拓朴分析．对URL实行树型层次编码为基础的Web用户聚类计算模型。讨论了描述、跟踪用户行为，实现Web用户聚类的方法。阐述聚类所要考虑的相关问题，并给出聚类的实验分析。     

基于遗传算法的Web行为挖掘研究

针对在Web行为挖掘中，统计学挖掘算法难以发现潜在、先验性的知识，文章提出一种基于遗传算法的Web行为挖掘方法。其通过遗传进化、机器学习的方式，解决了Web行为挖掘中的用户聚类分析和关联分析问题．以适应Web自身，以及Web用户群体行为的发展，试验结果证明了它的可行性和先进性。     

挖掘关联规则频繁项集的算法研究及其Prolog实现

挖掘事务库中的频繁项集是数据挖掘的重要任务之一。文章对求关联规则中频繁项集算法进行了分析，着重叙述了DHP算法的设计思想，并用Prolog语言实现，试图探讨用逻辑推理方法解决数据挖掘问题。     

遗传算法在Web关联挖掘中的应用研究

关联规则是捕述Web用户行为特征的重要依据。传统的基于统计学的Web关联规则挖掘算法注重对现有数据的分析，不能针对Web关联挖掘的特点提供有效的预测手段和优化反馈措施。本文提出一种基于遗传算法的Web关联挖掘算法体系，实验证明它能。弥补传统Web关联挖掘算法的不足，为Web关联挖掘提供了一种新的思路。