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摘要:
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.
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文献信息
篇名 结合DL-safe规则发现日志本体频繁模式的方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 语义网使用挖掘 日志本体 频繁Web访问模式 DL-safe规则 归纳逻辑编程
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 376-381
页数 6页 分类号 TP18
字数 5840字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周明天 电子科技大学计算机科学与工程学院 315 3725 27.0 49.0
2 陈波 电子科技大学计算机科学与工程学院 33 88 6.0 8.0
3 孙明 电子科技大学计算机科学与工程学院 17 204 6.0 14.0
传播情况
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引文网络
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2013(1)
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研究主题发展历程
节点文献
语义网使用挖掘
日志本体
频繁Web访问模式
DL-safe规则
归纳逻辑编程
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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