基于K-Means聚類算法的智能化站點(diǎn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、Internet和電子商務(wù)的發(fā)展帶動(dòng)了面向Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究。在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)服務(wù)器上的日志文件等數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶訪問信息的Web數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)對(duì)用戶的訪問行為、訪問時(shí)間的分析，得到群體用戶行為和方式的普遍知識(shí)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整頁面結(jié)構(gòu)，改進(jìn)服務(wù)，給用戶個(gè)性化的界面，從而更好地服務(wù)于用戶，提升網(wǎng)站的整體質(zhì)量。 Web挖掘技術(shù)使得人們能夠充分了解Web頁面之間，以及Web站點(diǎn)的組織形式與用戶的訪問模式之間的關(guān)聯(lián)

2、。其中，面向服務(wù)器日志的Web日志挖掘技術(shù)尤其得到眾多研究人員的關(guān)注。利用Web日志挖掘，可以了解用戶對(duì)網(wǎng)站的瀏覽模式、瀏覽習(xí)慣以及瀏覽行為，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)行為相似的用戶群，同時(shí)根據(jù)Web頁面被用戶訪問的情況將具有相同特征的頁面進(jìn)行分組。 本文在充分分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了通過挖掘Web日志,根據(jù)當(dāng)前用戶的訪問行為實(shí)時(shí)地為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦的智能化網(wǎng)站基本架構(gòu)，特別是對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)做了深入細(xì)致的研究，主要內(nèi)容如下：

3、 (1) 提出了通過Web日志對(duì)用戶興趣進(jìn)行隱式獲取的方法。 (2) 對(duì)k-Means聚類算法做出了改進(jìn)，使得管理員無需背景知識(shí)也能很好地對(duì)網(wǎng)站用戶進(jìn)行聚類。 在關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)提高Web服務(wù)質(zhì)量的解決方案，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于用戶訪問模式進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦的智能化站點(diǎn)原型系統(tǒng)，同時(shí)將其關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用到河南科技大學(xué)洛浦清風(fēng)校園文化網(wǎng)站，取得了良好的效果。 本文對(duì)智能化站點(diǎn)原型系統(tǒng)的研究和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，將對(duì)智能