Web日志挖掘在網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，隨著Internet在流量、規(guī)模和復(fù)雜度等方面的飛速增長(zhǎng)，WWW已成為一個(gè)巨大的、分布廣泛的、全球性的信息服務(wù)中心。在WWW給人們帶來豐富信息和極大便利的同時(shí)，也隨之產(chǎn)生了一些急需解決的問題，個(gè)性化的信息服務(wù)便是其中之一。直接或間接的解決這個(gè)問題的途徑之一就是將Web日志挖掘技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)中。通過對(duì)Web日志數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地?cái)?shù)據(jù)挖掘，可以幫助我們更好地發(fā)現(xiàn)用戶頻繁訪問路徑和進(jìn)行用戶事務(wù)模式聚類，用戶聚類，頁面聚類等，這對(duì)

2、于為用戶提供個(gè)性化服務(wù)是非常關(guān)鍵的。因此，將Web日志挖掘應(yīng)用在網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)中是非常有意義的。本文對(duì)Web日志挖掘在網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。 ⑴探討了Web日志挖掘預(yù)處理的各個(gè)步驟，并且給出了每一步的關(guān)鍵算法。Web日志挖掘預(yù)處理過程主要包括：數(shù)據(jù)清理、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別、路徑補(bǔ)充和用戶事務(wù)模式識(shí)別。 ⑵分別以關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類兩種方式完成對(duì)用戶的個(gè)性化服務(wù)，即為用戶提供推薦頁面集。其中基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應(yīng)用在個(gè)性

3、化服務(wù)中時(shí)，本論文提出AFIB(Apriori and Frequent Itemsets based on Binary)算法，該算法是一種基于二進(jìn)制形式的候選頻繁項(xiàng)目集生成和相應(yīng)的計(jì)算支持?jǐn)?shù)的方法與Apriori算法的結(jié)合，并改進(jìn)的算法?；诰垲愃惴☉?yīng)用在個(gè)性化服務(wù)中時(shí)，本文采用了改進(jìn)的層次聚類算法對(duì)用戶事務(wù)模式聚類。 ⑶設(shè)計(jì)了一個(gè)具有個(gè)性化推薦的系統(tǒng)，即個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的訪問行為，根據(jù)當(dāng)前用戶的訪問情況，預(yù)