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文檔簡介
1、隨著Web站點(diǎn)自身信息越來越豐富和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,目前信息服務(wù)中普遍存在著“信息過載”和“資源迷向”的狀況。從用戶的角度,不同的用戶有不同的訪問目的,而同一個用戶在不同時期的訪問興趣也可能會發(fā)生變化。對網(wǎng)站來說,只有迅速滿足用戶的訪問需求,提高信息服務(wù)質(zhì)量,才能創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)效益。 為了解決來自用戶和網(wǎng)站雙方面的問題,自適應(yīng)網(wǎng)站應(yīng)運(yùn)而生,它通過學(xué)習(xí)用戶訪問模式,呈現(xiàn)不同的界面給不同的用戶并且完善網(wǎng)站自身拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。網(wǎng)站自適應(yīng)技
2、術(shù)從1996年開始就已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),近年來伴隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷成熟,以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹С值木W(wǎng)站自適應(yīng)技術(shù)已經(jīng)取得了一些重要的理論和實(shí)踐成果。 準(zhǔn)確及時的掌握用戶對網(wǎng)站的訪問情況是確保網(wǎng)站高效地實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)性的重要依據(jù)。本文主要研究如何利用Web挖掘分析日志以獲得這些信息,并且轉(zhuǎn)化成站點(diǎn)的智能,使其自適應(yīng)的提供個性化推薦,改變用戶視圖和優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)。為此,本文主要做了以下幾個方面的研究工作: (1) 分析研究
3、自適應(yīng)網(wǎng)站的需求,討論用戶訪問模型的建立,以及基于Web使用挖掘可以獲得的各種用戶訪問模式。 (2) 為了從Web Log文件內(nèi)容向各種挖掘算法提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)源, 對Web使用挖掘日志預(yù)處理工作中的問題進(jìn)行了討論。 (3) 分析經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)自適應(yīng)的優(yōu)缺點(diǎn),針對其存在的問題,分別從關(guān)聯(lián)規(guī)則模式、序列模式和聚類模式三個方面提出實(shí)現(xiàn)個性化推薦的算法。并且提出了利用蟻群算法內(nèi)在的并行性解決日志海量更新的思想。
4、 (4) 為了通過客觀化的度量來確保自適應(yīng)網(wǎng)站的性能,本文討論了各種衡量各種推薦系統(tǒng)的指標(biāo)。以重慶大學(xué)網(wǎng)站為平臺,從理論和實(shí)驗(yàn)角度對上述Web挖掘技術(shù)進(jìn)行評價,研究綜合利用這幾種模式實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)自適應(yīng)的方法。 (5) 提出一個自適應(yīng)網(wǎng)站的原型系統(tǒng),從而驗(yàn)證了運(yùn)用相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站自適應(yīng)是可行的。 本文應(yīng)用Web挖掘技術(shù)從訪問日志中提取用戶訪問模式,將挖掘到的知識轉(zhuǎn)變?yōu)檎军c(diǎn)的智能,實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)自適應(yīng)。自適應(yīng)網(wǎng)站的研究有利于提高
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