国家自然科学基金(90604033)
- 作品数：6 被引量：6H指数：1
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- 基于混合推理系统挖掘用户访问模式的ILP方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种结合DL-safe规则挖掘用户访问模式的ILP方法.该方法首先定义基于事件的日志本体,将DL-safe规则和日志本体构建为一个推理过程可判定的混合日志知识库,在此基础上借助ILP的理论和方法学习生成有效用户访问模式.该方法充分利用日志本体中事件间特定的语义关系有效简化了挖掘过程并提高了挖掘效率,为改进站点结构提供更有效的决策.实验结果表明了该方法的可判定性和有效性.
- 孙明陈波周明天
- 关键词：日志本体归纳逻辑编程
- 扩展AL-log挖掘日志本体的ILP方法
- 2009年
- 为发现W eb使用记录中所蕴涵的用户访问模式,在深入分析日志本体中事件间的抽象关系后,提出适用于原子事件和复合事件间整分关系推理的ALC传播规则扩展已有的推理模式,并在此基础上提出一种挖掘日志本体的ILP方法。该方法结合描述逻辑和Horn规则在知识表示和推理过程中互补的特点,采用AL-log混合系统构建知识库,利用约束SLD-反驳消解和扩展ALC传播规则从日志本体中学习用户访问模式,达到站点商业智能和个性化的目的。最后给出验证该方法的实例,实验结果表明了该方法的可行性和有效性。
- 孙明陈波刘东周明天
- 关键词：归纳逻辑程序设计日志本体
- 结合DL-safe规则发现日志本体频繁模式的方法被引量：1
- 2010年
- 为发现语义Web使用记录中所蕴含的有效信息,本文提出了一种挖掘日志本体频繁Web访问模式的方法.该方法引入应用访问规则集和观察集分别表示日志信息动态变化的语义规则和使用事实,并在DL安全的限定下将日志本体和应用访问规则集相结合构成一个推理过程可判定的混合知识库.在此基础上,利用日志本体中事件整分关系的语义构建访问模式学习的事务模型,并采用ILP的方法学习生成频繁用户访问模式树,解决了推理访问模式中非描述逻辑原子的问题.实验结果表明该方法的可用性和有效性.
- 孙明陈波周明天
- 关键词：日志本体归纳逻辑编程
- 结合DL-safe规则的评估日志本体访问模式
- 2009年
- 为从W eb使用记录中获得有效模式,在DL-Safe规则的限定下,将日志本体和应用访问规则相结合构建为一个推理过程可判定的混合日志知识库,并在此基础上提出一种从候选用户访问模式集中评估有效模式的方法。该方法首先借助归纳逻辑编程的思想对候选模式进行观察覆盖测试,并通过计算模式支持度找出其频繁项,然后利用语义普遍性测量提高了模式评估的质量。同时该方法还引入日志本体事件分类关系修剪冗余访问模式以提高模式评估的效率。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。
- 孙明陈波周明天
- 关键词：日志本体归纳逻辑编程
- 基于层次关联规则的日志本体事件领域关系学习被引量：3
- 2009年
- 为发现W eb使用记录中潜在的用户访问行为,提出了一种基于层次关联规则的日志本体事件领域关系学习方法。该方法利用日志本体中复合事件与原子事件之间的整分关系确定事务粒度,将关联规则挖掘算法扩展到事件层次结构上以发现候选频繁用户使用规则,在此基础上修剪冗余和无效的规则后抽取出事件间潜在的领域关系,达到丰富日志本体的目的。最后进行仿真实验,实验结果表明了该方法的可行性和有效性。
- 孙明陈波周明天
- 关键词：日志本体本体学习
- 一种基于异构系统发现日志本体关联规则的方法被引量：1
- 2009年
- 构建日志本体之上的访问模式关联规则是语义Web使用挖掘的主要任务之一。在DL-safe规则的限定下,将日志本体和一阶应用规则相结合,构成异构日志知识库,以提高Web日志系统的知识表示和推理能力。在此基础上借助ILP理论从异构日志知识库中挖掘出频繁用户访问模式,并生成访问模式关联规则,以发现用户访问行为之间更丰富的潜在关联知识。该方法提高了语义Web使用挖掘的质量,为改进站点结构提供了更有效的决策知识。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。
- 孙明陈波周明天
- 关键词：日志本体异构系统关联规则归纳逻辑编程
