基于組織協(xié)同進(jìn)化的Web日志挖掘.pdf

1、Internet的迅速發(fā)展,在給人們帶來(lái)豐富信息和極大便利的同時(shí),也隨之產(chǎn)生了許多的問(wèn)題,個(gè)性化的信息服務(wù)和構(gòu)建智能化Web站點(diǎn)便是其中之一.直接或間接地解決這個(gè)問(wèn)題的途徑之一就是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于Web服務(wù)器日志的挖掘.本文研究了Web日志挖掘中的相關(guān)技術(shù),并在組織進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,提出了二種用于Web日志挖掘的算法.本文的主要研究工作如下:1.組織協(xié)同進(jìn)化分類(lèi)算法(Organizational CoEvolutionary alg

2、orithm for Classification,OCEC)與現(xiàn)有遺傳算法的運(yùn)行機(jī)制不同,OCEC算法中的個(gè)體不需要進(jìn)行編碼,且個(gè)體以組織的形式進(jìn)行進(jìn)化,為此定義了新的適合于組織操作的進(jìn)化算子;另外,OCEC的進(jìn)化操作直接作用于數(shù)據(jù)而不是規(guī)則,進(jìn)化結(jié)束后再?gòu)慕M織中提取規(guī)則.本文基于OCEC的以上特點(diǎn),提出了組織協(xié)同進(jìn)化的Web日志挖掘算法.該算法針對(duì)Web日志挖掘的特點(diǎn),改進(jìn)了OCEC中的合并算子,并把增減算子和交換算子中的常數(shù)參數(shù)修

3、改為百分?jǐn)?shù).仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,該算法不僅有效可行,而且還有較快的收斂速度.2.在組織進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,提出了基于組織多層次進(jìn)化的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.該算法將初始數(shù)據(jù)以自由態(tài)組織形式加入進(jìn)化種群中,進(jìn)化種群每次進(jìn)化后,把包含相同屬性集合的組織加入最優(yōu)種群中;并同時(shí)用本文定義的聚合算子對(duì)最優(yōu)種群進(jìn)行進(jìn)化,把其中相同屬性集合相等的不同組織聚合為一個(gè)更大的組織;進(jìn)化結(jié)束后,再?gòu)淖顑?yōu)種群各組織的相同屬性集合中提取出關(guān)聯(lián)規(guī)則.該算法避免了計(jì)算大量無(wú)效