基于WEB使用挖掘的智能自適應(yīng)站點研究.pdf

1、當(dāng)前，WorldWideWeb(簡稱WWW)系統(tǒng)正在從深度和廣度兩個方面飛速發(fā)展著，Web已經(jīng)成為一個巨大的信息來源地，Internet正在前所未有地改變我們的生活，WWW瀏覽則成為人們最主要的日常生活之一。 WWW瀏覽中的兩個常見問題是：搜尋與獲取有益信息的困難問題及信息搜尋行為的效率低下問題； 與此同時，WWW上的一些主要工作，例如Web站點結(jié)構(gòu)設(shè)計、Web服務(wù)設(shè)計等工作也正變得越來越繁重和復(fù)雜。 現(xiàn)有的靜態(tài)

2、Web站點結(jié)構(gòu)不能滿足人們快速、準(zhǔn)確地找到其所需要的信息以及享用個性化服務(wù)的要求，為了改善用戶信息搜尋行為的效率低下問題和服務(wù)缺乏個性化的問題，輔助網(wǎng)站管理員進(jìn)行復(fù)雜的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)設(shè)計，人們提出了智能自適應(yīng)站點技術(shù)。自適應(yīng)站點(AdaptiveWebsite)，是指能夠通過學(xué)習(xí)用戶的訪問模式自動或者半自動地改善自身的組織和表現(xiàn)方式的智能站點。 自適應(yīng)站點的研究是人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的新挑戰(zhàn)，其終極目標(biāo)是使Web站點具備自動學(xué)習(xí)和設(shè)計優(yōu)化

3、功能，是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)向更高層次發(fā)展的目標(biāo)。如何建立能智能自動地適應(yīng)用戶各種需求的Web站點已經(jīng)成為國際上一個新興的重要研究領(lǐng)域，其研究工作具有非常重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。 本文以WEB使用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究自適應(yīng)站點面向群體用戶訪問性能的最優(yōu)化和面向個體用戶的服務(wù)個性化問題，并將這些實際問題抽象為離線修改優(yōu)化方法、在線動態(tài)推薦方法、自適應(yīng)站點系統(tǒng)框架構(gòu)筑等自適應(yīng)站點理論研究的論題。論文通過對這些論題的研究，取得了

4、以下的研究成果： 在自適應(yīng)站點系統(tǒng)面向群體用戶訪問性能的最優(yōu)化方面(離線修改優(yōu)化方法)，在WEB日志中蘊含的網(wǎng)站用戶在網(wǎng)站信息空間進(jìn)行信息搜索的兩種搜索行為模式假設(shè)的基礎(chǔ)上，引入信息搜索理論，建立了兩種新的站點結(jié)構(gòu)離線優(yōu)化模型： 針對單目標(biāo)信息搜索假設(shè)，建立的基于單目標(biāo)信息搜索樹的站點結(jié)構(gòu)離線優(yōu)化模型； 針對多目標(biāo)信息搜索假設(shè)，建立的基于多目標(biāo)信息搜索圖的站點結(jié)構(gòu)離線優(yōu)化模型。 仿真實驗驗證的結(jié)果表明：經(jīng)

5、過上述方法優(yōu)化變換后的站點結(jié)構(gòu)能夠有效降低群體用戶在WEB站點信息空間內(nèi)搜尋其興趣目標(biāo)頁面的平均訪問代價。 在自適應(yīng)站點系統(tǒng)面向個體用戶的智能導(dǎo)航推薦方面(在線動態(tài)推薦方法)，在經(jīng)典的Markov鏈用戶瀏覽預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，提出了兩種改進(jìn)的模型——可變多階Markov鏈模型和混合隱Markov鏈模型。 可變多階Markov鏈模型主要針對傳統(tǒng)Markov鏈瀏覽預(yù)測模型的以下兩點不足進(jìn)行改進(jìn)： (1)低階Markov

6、鏈模型的推薦準(zhǔn)確率較低，覆蓋率則相對較高，而高階的Markov模型則具有較高的推薦準(zhǔn)確率，而覆蓋率則較低，因此，使用階數(shù)固定的Markov鏈瀏覽推薦模型并不能同時獲得較理想的準(zhǔn)確率與覆蓋率性能； (2)沒有考慮到用戶的早期訪問行為與近期訪問行為對用戶未來的訪問行為的影響程度不同。而混合隱Markov鏈模型則改進(jìn)了傳統(tǒng)的Markov鏈模型不能有效地表征長串訪問序列所蘊含的豐富的用戶行為特征(用戶類別特征、訪問興趣遷移特征)的缺點，

7、從而改善了自適應(yīng)站點系統(tǒng)用于長串訪問序列時的推薦效果。 在自適應(yīng)站點系統(tǒng)框架構(gòu)筑方面，設(shè)計了一個完整的基于WEB使用挖掘的智能自適應(yīng)站點系統(tǒng)框架IAWeb-WUMbase(IntelligentandAdaptiveWEB-WebUsageMiningbase，IAWeb-WUMbase)。IAWeb-WUMbase系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模式挖掘模塊、在線推薦模塊以及離線修改模塊等五個模塊。IAWeb-WUMba