基于K-Means聚類算法的智能化站點設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、Internet和電子商務(wù)的發(fā)展帶動了面向Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究。在個性化推薦系統(tǒng)中，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對服務(wù)器上的日志文件等數(shù)據(jù)進行用戶訪問信息的Web數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)對用戶的訪問行為、訪問時間的分析，得到群體用戶行為和方式的普遍知識，動態(tài)地調(diào)整頁面結(jié)構(gòu)，改進服務(wù)，給用戶個性化的界面，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，可以了解用戶對網(wǎng)站的瀏覽模式、瀏覽習慣以及瀏覽行為，進而發(fā)現(xiàn)行為相似的用戶群，同時根據(jù)Web頁面被用戶訪問的情況將具有相同特征的頁面進行分組。 本文在充分分析國內(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)當前用戶的訪問行為實時地為用戶進行個性化推薦的智能化網(wǎng)站基本架構(gòu)，特別是對其中的關(guān)鍵技術(shù)做了深入細致的研究，主要內(nèi)容如下：

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