基于概念格的Web使用日志挖掘及其在個人化技術中的應用.pdf

1、傳統(tǒng)個人化技術(如CF技術、基于內(nèi)容過濾技術)中存在著一些限制,如處理大數(shù)據(jù)量的能力差、依賴于用戶的登記信息,產(chǎn)生的用戶使用視圖是靜態(tài)的、不能獲取web對象之間豐富的語義聯(lián)系等.為解決傳統(tǒng)技術中出現(xiàn)的這些問題,一些研究提出將web使用日志的挖掘應用到個人化技術中.Web使用記錄的挖掘雖然有諸多的優(yōu)點,卻不能適應用戶的使用信息較難獲取及站點內(nèi)容經(jīng)常變化的情況.為了使個人化系統(tǒng)更有效,我們需要將web使用記錄的挖掘與web內(nèi)容挖掘集成到同一

2、個結構中,由推薦引擎以統(tǒng)一的方式使用他們.該文提出了一個基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的個人化技術,它使用概念格(conceptlattice)作為存儲頻繁頁面集的數(shù)據(jù)結構.我們將討論如何利用這個結構實時地為當前用戶產(chǎn)生推薦集,以及這個結構與web語義內(nèi)容相結合的優(yōu)勢.將概念格作為存儲頻繁頁面集的數(shù)據(jù)結構,一方面是由于概念格關于兩個集合之間關系的描述有助于發(fā)現(xiàn)頁面集合基于用戶使用而產(chǎn)生的語義關聯(lián).另一方面,概念格與當前流行的web本體語言具有同構性,