用戶訪問模式在線挖掘系統(tǒng)的應用研究.pdf

1、挖掘用戶訪問網(wǎng)站的模式是目前數(shù)據(jù)挖掘技術在Internet上的重要應用之一，挖掘用戶訪問網(wǎng)站的模式，可以使網(wǎng)站建設者清楚地了解自己網(wǎng)站不同用戶的興趣和整個網(wǎng)站頁面的訪問情況，從而可以通過調(diào)整網(wǎng)站的邏輯組織結構或建立自適應網(wǎng)站來方便不同用戶的訪問。 由于Web是一個無結構的動態(tài)的分布式的信息系統(tǒng)，直接對它進行挖掘是困難的，獲取的知識是不可靠的。然而，Web服務器的日志有著完整的結構，可以通過對Web日志文件的挖掘來實現(xiàn)智能個性化服

2、務。 本文通過研究相關的推薦系統(tǒng)的體系結構，根據(jù)目前主流的電子商務推薦的體系結構，設計實現(xiàn)了用戶訪問模式在線挖掘系統(tǒng)(User Navigation PatternMining Recommending System，UNPMRS)，然后詳細講解了該系統(tǒng)中各個模塊的構造、功能以及如何相互協(xié)作從而最終完成推薦任務；并著重研究了數(shù)據(jù)預處理和推薦算法的實現(xiàn)。數(shù)據(jù)預處理是Web使用挖掘過程中關鍵一步，其處理結果的質(zhì)量直接影響后續(xù)步驟比如

3、路徑分析、用戶聚類和關聯(lián)規(guī)則挖掘等的效果。本文通過研究目前主流的數(shù)據(jù)預處理的流程，根據(jù)UNPMRS中訪問模式聚類模塊的具體需求，提出了基于天數(shù)的用戶會話劃分方法，提高了數(shù)據(jù)預處理過程的效率，取得了較好的試驗效果。 本文將聚類分析方法結合關聯(lián)規(guī)則推薦算法，應用于Web日志文件的挖掘，以改進電子商務推薦系統(tǒng)的推薦方法，經(jīng)過實驗表明，該算法能夠顯著改進推薦測度的精確率指標和綜合評價指標。所有實驗數(shù)據(jù)完全為實際網(wǎng)站W(wǎng)eb日志數(shù)據(jù)，非模擬