基于WEB日志挖掘的個性化服務相關技術研究.pdf

1、隨著網絡信息量“爆炸式”地增長，傳統(tǒng)被動的網絡信息提供方式越來越難以滿足用戶需求，出現(xiàn)了所謂“信息過載”和“信息迷航”問題。個性化服務是順應用戶個性化需求的產物，能夠將用戶感興趣的信息主動推薦給用戶，并且隨著用戶需求的不斷變化而發(fā)展。個性化服務已成為未來信息服務發(fā)展的趨勢。 Web日志中含有用戶請求頁面的地址、頁面停留時間和頁面訪問順序等信息，通過Web日志挖掘可以自動獲得相關頁面、相似用戶群體和用戶訪問模式等信息，從而能降低

2、用戶負擔，實現(xiàn)主動地信息推薦。Web日志挖掘已經成為實現(xiàn)個性化服務的基礎和必要條件。本文主要對基于Web日志挖掘的個性化服務相關技術進行了研究。 首先，研究了個性化服務中的用戶模型。在分析傳統(tǒng)向量空間模型表示法的不足基礎上，提出基于目錄結構的向量空間模型表示法，結合手工定制建模和自動用戶建模提出了交互式用戶建模，聚類分析中，改進了凝聚層次聚類方法，提高了其執(zhí)行效率。其次，給出了在本文提出的用戶模型基礎上個性化混合推薦的算法及實現(xiàn)