結(jié)合時間窗的用戶訪問興趣聚類分析.pdf

1、近年來,Web技術(shù)快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用促使各站點積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)具有相似訪問興趣的用戶群體具有重要的意義。論文研究了結(jié)合時間窗的訪問興趣聚類分析,解決了以往興趣模型單純考慮頁面喜好所導致的聚類結(jié)果準確度不夠的問題。
　　 在分析影響頁面喜好的各因素以及用戶訪問時間規(guī)律性的基礎(chǔ)上,本文提出了多用戶頁面訪問興趣模型、多用戶時間窗訪問興趣模型和多用戶多頁面的時間窗訪問興趣模型,以分別用于描述各用戶對于各頁面的訪問情

2、況、各用戶在各時間窗內(nèi)對站點的訪問情況和各用戶對于各頁面在每一時間窗內(nèi)的訪問情況,從不同角度剖析了用戶的訪問興趣。在以上模型的基礎(chǔ)上,提出了頁面喜好協(xié)調(diào)時間窗的聚類算法、時間窗協(xié)調(diào)頁面喜好的聚類算法和頁面喜好結(jié)合時間窗的聚類算法,綜合了頁面喜好和時間窗訪問因素提升了聚類結(jié)果的準確度和豐富程度。
　　 實驗表明,頁面喜好協(xié)調(diào)時間窗的聚類算法和時間窗協(xié)調(diào)頁面喜好的聚類算法在綜合頁面喜好和時間窗的基礎(chǔ)上,有效地改善了單純地考慮任一因素