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题名扩展AL-log挖掘日志本体的ILP方法
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作者
孙明
陈波
刘东
周明天
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第6期2328-2331,共4页
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基金
国家"十一五"科技支撑计划重大资助项目(2006BAH02A0407)
国家自然科学基金资助项目(90604033)
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文摘
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。
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关键词
语义网使用挖掘
归纳逻辑程序设计
日志本体
AL-log
混合推理
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Keywords
semantic Web usage mining
inductive logic programming（ILP）
log ontology
AL-log
hybrid reasoning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名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
- 2
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作者
孙明
陈波
周明天
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3683-3686,共4页
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基金
国家"十一五"科技支撑计划重大资助项目(2006BAH02A0407)
国家自然科学基金资助项目(90604033)
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文摘
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。
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关键词
语义网使用挖掘
日志本体
本体学习
层次关联规则
领域关系
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Keywords
semantic Web usage mining
log ontology
ontology learning
hierarchy association rules
domain relation
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名结合DL-safe规则发现日志本体频繁模式的方法
被引量：1
- 3
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作者
孙明
陈波
周明天
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期376-381,共6页
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基金
国家'十一五'科技支撑计划重大资助项目(NO.2006BAH02A0407)
国家自然科学基金(NO.90604033)
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文摘
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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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
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Keywords
semantic Web usage mining
frequent Web access pattem
log ontology
DL-safe ride
inductive logic programming （ILP）
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名结合DL-safe规则的评估日志本体访问模式
- 4
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作者
孙明
陈波
周明天
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机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第5期1401-1404,共4页
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基金
国家"十一五"科技支撑计划重大资助项目(2006BAH02A0407)
国家自然科学基金资助项目(90604033)
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文摘
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。
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关键词
语义网使用挖掘
日志本体
DL安全规则
归纳逻辑编程
模式评估
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Keywords
semantic Web usage mining
log Ontology
DL-safe rules
inductive logic programming
pattern evaluation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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