基于Web使用挖掘的個性化推薦系統(tǒng).pdf

1、信息過載和資源迷向己經(jīng)成為制約人們高效使用Internet信息的瓶頸。信息過載是指用戶面對太多的信息難以及時地消化、吸收；資源迷向是指用戶不知道如何確切地表達對網(wǎng)上資源的需求，也不知道如何準確有效地尋找資源。而個性化推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣偏好主動推薦他所需的資料。它的出現(xiàn)解決了人們尋找信息難的問題。 本文設計并實現(xiàn)了一個基于Web使用挖掘的個性化推薦系統(tǒng)原型，即從WebLog文件中挖掘出用戶感興趣的瀏覽模式，在線向用戶提供推

2、薦服務，指導用戶的瀏覽，提高搜索效率和準確率。本系統(tǒng)分為三個功能模塊：1)數(shù)據(jù)預處理模塊。它是Web使用挖掘的第一階段，包括數(shù)據(jù)凈化、用戶識別、會話識別、路徑補充和事務識別。本文分析了各個步驟的目的、方法，并給出了每個步驟的實現(xiàn)算法。2)模式挖掘模塊。該模塊實現(xiàn)了FCC事務聚類算法和用戶瀏覽模式挖掘算法，挖掘出了事務聚類集和偏愛路徑集。同時本文探討了偏愛度與傳統(tǒng)置信度的優(yōu)缺點，實現(xiàn)了對用戶瀏覽模式挖掘算法的改進。3)在線推薦模塊。該模塊