基于WEB日志挖掘的個(gè)性化服務(wù)相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)信息量“爆炸式”地增長(zhǎng)，傳統(tǒng)被動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)信息提供方式越來(lái)越難以滿足用戶需求，出現(xiàn)了所謂“信息過(guò)載”和“信息迷航”問(wèn)題。個(gè)性化服務(wù)是順應(yīng)用戶個(gè)性化需求的產(chǎn)物，能夠?qū)⒂脩舾信d趣的信息主動(dòng)推薦給用戶，并且隨著用戶需求的不斷變化而發(fā)展。個(gè)性化服務(wù)已成為未來(lái)信息服務(wù)發(fā)展的趨勢(shì)。 Web日志中含有用戶請(qǐng)求頁(yè)面的地址、頁(yè)面停留時(shí)間和頁(yè)面訪問(wèn)順序等信息，通過(guò)Web日志挖掘可以自動(dòng)獲得相關(guān)頁(yè)面、相似用戶群體和用戶訪問(wèn)模式等信息，從而能降低

2、用戶負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)地信息推薦。Web日志挖掘已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的基礎(chǔ)和必要條件。本文主要對(duì)基于Web日志挖掘的個(gè)性化服務(wù)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究。 首先，研究了個(gè)性化服務(wù)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(chǔ)上，提出基于目錄結(jié)構(gòu)的向量空間模型表示法，結(jié)合手工定制建模和自動(dòng)用戶建模提出了交互式用戶建模，聚類(lèi)分析中，改進(jìn)了凝聚層次聚類(lèi)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(chǔ)上個(gè)性化混合推薦的算法及實(shí)現(xiàn)