基于Web使用挖掘的用戶消費模式發(fā)現研究.pdf

1、隨著Web在信息共享、電子商務和提供在線服務方面的廣泛應用，許多企業(yè)投入大量資金建立自己的網站用于發(fā)布信息，或在別人的網站上為自己的產品和服務作廣告，或在網上開展電子商務活動，它們迫切需要了解這些投資產生的效益和作用，以便改進企業(yè)的策略，獲取更多的商業(yè)機會，為用戶提供更優(yōu)質的服務。因此，理解用戶的行為對這些企業(yè)來說至關重要。 本文以Web日志記錄為基礎對Web使用挖掘過程進行系統的分析和研究，在前人研究模型的基礎上提了四個新的模

2、型方法，并將這些模型引入到Web使用挖掘過程中，設計和實現了一個Web使用挖掘系統(WUMS)，從而挖掘出用戶的消費模式。文介紹了以下幾個內容： 1.對Web使用挖掘進行了可行性分析，指出了目前所存在的難點，詳細介紹了數據預處理的各個步驟，并在路徑補充方面提出了一個新的算法——覓父節(jié)點補充法。 2.在Web頁面聚類方面，本文提出一個新的建立網頁相似矩陣的模型，該模型在計算頁面的引用相似性方面充分考慮了用戶的瀏覽過程，從而

3、使頁面聚類更為合理。 3.在尋找用戶最大頻繁訪問路徑方面，傳統的Web使用挖掘模型大多都只考慮網頁的距離而忽視結構層次，致使數據挖掘精度不高，達不到滿意的Web挖掘效果。本文提出一種新的Web用戶頻繁瀏覽路徑挖掘模型，充分考慮了Web網站結構層次特征，克服傳統的挖掘的模型存在的問題。 4.在基于馬爾可夫的用戶聚類方面，本文在傳統的模型的基礎上提出了一種新的建立用戶馬爾可夫轉移矩陣模型，新的模型充分考慮了網站的拓撲結構，從

4、而提高了Web使用挖掘的精度。并且成功的將用戶聚類的結果與用戶最大頻繁訪問路徑相結合，發(fā)現用戶組的興趣、愛好，從而為商家做商業(yè)決策提供了有力的保障。 最后，文中將提出的新的模型引入到Web使用挖掘活動中，結合關系數據庫的特點設計并實現了一個具有可視化功能的Web使用挖掘系統(WUMS)。本文針對本試驗室的網站(http：//202.118.69.137：8000)的日志記錄，通過對本網站近一個月的日志數據進行挖掘測試，驗證了本文