基于ACO的WEB日志挖掘研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)己成為人們發(fā)布、接受信息和交流的重要平臺。據(jù)統(tǒng)計99％的web信息相對99％的用戶是無用的,所以幫助用戶從互聯(lián)網(wǎng)的信息海洋中發(fā)現(xiàn)他們所要查找或者感興趣的信息,越來越成為業(yè)界的研究的熱點。各類電子商務(wù)站點面臨的一個主要的挑戰(zhàn)是需要了解客戶的興趣愛好,發(fā)現(xiàn)用戶訪問模式,設(shè)計滿足不同客戶群所需要的個性化站點,這也是每一個商業(yè)站點所追求的目標(biāo),而使用Web日志挖掘方法能夠達(dá)到這一目標(biāo)。
　　 本文在上述的背景下,研究基于蟻群優(yōu)化算

2、法(ACO)的web日志挖掘,所做主要工作如下:
　　 (1)利用用戶瀏覽行為與蟻群覓食行為的相似性,提出一個新的概念“興趣信息素”來反映用戶的訪問興趣度,利用訪問興趣度和選擇偏愛度設(shè)計了基于蟻群算法的群體用戶瀏覽路徑挖掘算法。實驗結(jié)果表明該算法是切實可行的,利用興趣信息素確實能準(zhǔn)確地反映用戶瀏覽模式。
　　 (2)在基本蟻群聚類模型基礎(chǔ)上,從web用戶特征、對象相似度、概率轉(zhuǎn)換函數(shù)三個方面對蟻群聚類算法進(jìn)行了改進(jìn),給出