基于Web日志的個性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的普及,越來越多的人將時間花費在網(wǎng)絡(luò)上,HTML5等技術(shù)的發(fā)展和推廣也將帶動Web應(yīng)用的快速增長,因此Web數(shù)據(jù)依然會呈現(xiàn)快速增長。對Web數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,提供個性化推薦已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)研究的熱門?？梢钥吹?在電子商務(wù)領(lǐng)域,該技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,通過給用戶推薦感興趣的商品,極大地提升了買家購買商品的幾率?；ヂ?lián)網(wǎng)有豐富的內(nèi)容,可以推薦的內(nèi)容不僅僅可以是商品,也可以是其他Web資源。
　　本論文在分析Web數(shù)據(jù)挖掘

2、的基礎(chǔ)上提出了一套利用Web日志數(shù)據(jù)挖掘進行Web應(yīng)用個性化推薦的系統(tǒng),主要研究內(nèi)容可以分為以下個部分。
　　首先介紹一種分布式的日志數(shù)據(jù)收集方案,該方案適用于海量分布式數(shù)據(jù)的收集和存儲,具有擴展性強等特點,將收集到的數(shù)據(jù)作為日志挖掘的數(shù)據(jù)源。接著,介紹了日志挖掘過程中預(yù)處理的基本過程,對每一步的處理做了詳細的設(shè)計,從日志數(shù)據(jù)中提取出用戶的訪問記錄信息,為下一步的數(shù)據(jù)挖掘打好基礎(chǔ)。然后,分析了聚類分析的常用算法,Web用戶聚類和應(yīng)

3、用聚類具有一定的模糊性,因此該論文將模糊聚類技術(shù)應(yīng)用到了Web日志聚類的過程中,作為構(gòu)建個性化推薦的基礎(chǔ),離線聚類分析是將用戶訪問Web應(yīng)用的數(shù)據(jù)收集起來,通過以上的聚類算法進行分析,生成用戶聚類結(jié)果。在線實時推薦是根據(jù)用戶的訪問記錄,判斷用戶所在的用戶聚類,利用協(xié)同過濾的推薦方式進行推薦,將用戶感興趣的應(yīng)用自動的推薦給用戶,展示在用戶訪問的客戶端上,從而達到個性化服務(wù)的目的。
　　最后,本文根據(jù)上述設(shè)計方法對系統(tǒng)進行了實現(xiàn),通過