研究了互联网中的海量用户行为挖掘算法，探索了信号与信息处理学位论文中的相关内容。
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用户行为分析（页面鼠标跟踪行为示例），运行Test.html
网络异常行为检测与用户行为分析，介绍了多种网络分析手段。
Search engine based on deep data mining and user behavior analysis
高可伸缩性海量数据挖掘技术，提高系统的数据处理能力和性能优化。
从计算技术的革新演变路线可以清楚的看到云计算诞生是必然的。从上世纪40年代第一台计算机被人类发明以来,到70年代互联网的出现,再到现在的云计算,合理的解释了计算节点由单点计算,发展到联网计算,再到现在
云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，以服务的方式提供。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式
基于云计算的海量数据挖掘 从需求来讲，首先说我们所处理的数据是海量的，我们以往都期望用高性能机或者是更大规模的计算设备来做这件事情。实际上我们要从海量数据中搞到可理解的知识，大规模的数据挖掘是我们追求
基于Web的用户访问模式挖掘研究，包剑，，WWW包含了丰富的信息资源，Web挖掘可快速有效地获取所需要的信息。Web访问模式挖掘是通过处理Web使用数据，以发现用户的访问模式，理
Vague关系作为模糊关系的一种推广，在某些情况下，比直觉模糊关系具有更强的模糊信息表达能力。通过对照关系和模糊关系的传递闭包，把求模糊矩阵的传递闭包算法完整地推广到Vague关系矩阵上，从而可以将相
行为的识别算法也可分为两类 , 一类是基于模板匹配的算法 ,一类是基于状态空间的算法
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