面向互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務的計算Web智能研究.pdf

1、個性化信息服務是互聯(lián)網(wǎng)應用中的一個研究熱點,得到了很多研究者的關注,已經(jīng)在電子商務和搜索引擎等領域得到了廣泛的研究和應用。隨著新一代以“用戶”為中心的互聯(lián)網(wǎng)模式Web2.0的產(chǎn)生,人們能夠體驗更加個性化的互聯(lián)網(wǎng)信息服務。然而,隨著互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務應用的日益廣泛,Web上的數(shù)據(jù)量猛增,隨之而來的問題是Web數(shù)據(jù)的模糊性、粗糙性、隨機性等不確定性特征的日益突出。在處理不確定的Web數(shù)據(jù)時,傳統(tǒng)的Web挖掘技術難以進行有效地知識發(fā)現(xiàn)和個性

2、化推薦,難以提高互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務水平,因此有必要提高Web挖掘的智能化程度。
　　隨著智能技術的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)應用的普及,計算Web智能作為計算智能和Web技術的集成,提高了Web挖掘的智能化程度,已經(jīng)在電子商務領域得到廣泛的研究和應用。
　　本文深入開展了模糊Web智能、粗糙Web智能等計算Web智能的研究,以及Web日志數(shù)據(jù)預處理和概念層次編碼等Web技術的研究和實踐,主要研究內(nèi)容為:
　　1.分析Web日志數(shù)據(jù)

3、的來源、數(shù)據(jù)預處理過程,重點研究事務識別的過程和方法,最后給出預處理示例;
　　2.研究表示背景知識的概念層次編碼方法,具體包括:(1)分析現(xiàn)有的概念層次樹編碼方法,并在此基礎上提出更有效的編碼方法,以避免表間的連接操作代價,高效實現(xiàn)概念層次樹的泛化和特化操作;(2)研究概念層次格形式的相關操作和存儲表示,并改進概念層次格的編碼方法,以高效實現(xiàn)概念層次格的泛化和特化操作;
　　3.研究計算Web智能中的模糊Web智能技術,提

4、出基于SOFM網(wǎng)絡的多層模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,生成易于理解的、有意義的多層次模糊關聯(lián)規(guī)則,提高Web日志挖掘的智能化程度,以提升互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務水平;
　　4.研究計算Web智能中的粗糙Web智能技術,提出一種新的基于粗糙集的Web日志挖掘算法,抽取決策規(guī)則,預測Web用戶訪問行為,提高Web日志挖掘的智能化程度,以提升互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務水平;
　　5.構建新一代互聯(lián)網(wǎng)個性化信息服務系統(tǒng)模型,即Wiki系統(tǒng)模型,為互聯(lián)

5、網(wǎng)個性化信息服務提供研究平臺。
　　本文的主要特色與創(chuàng)新之處:
　　1.提出了基于層次域的概念層次樹二進制編碼法。該編碼方法中編碼整齊清晰,能明確地表征其所在層次樹中的位置,將層次中的偏序關系完全轉(zhuǎn)化為編碼間的關系,能有效表示W(wǎng)eb挖掘的領域背景知識,而且可以避免表間的連接操作代價,高效實現(xiàn)了概念層次樹的泛化和特化操作。同時改進了基于布爾傳遞閉包矩陣的概念格編碼方法,該方法不僅避免了表連接操作代價,而且也減少了存儲空間,可以

6、有效表示多屬性、多層次的領域知識,提高了實現(xiàn)概念層次格的泛化和特化操作的效率。
　　2.基于改進的概念層次樹編碼方案和SOFM網(wǎng)絡,將模糊集引入關聯(lián)規(guī)則挖掘中,提出了基于SOFM網(wǎng)絡的多層模糊關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法可以表示復雜龐大的概念層次樹,也可以自動確定樣本數(shù)據(jù)的隸屬度函數(shù)。該算法可以有效地挖掘出易于理解的、有意義的多層次模糊關聯(lián)規(guī)則,具有很好的效率和伸縮性,提高了Web日志挖掘的智能化程度。
　　3.提出了一種新的基

7、于粗糙集技術的Web日志挖掘算法,采用基于差別矩陣的屬性約簡算法和屬性值約簡算法,抽取決策規(guī)則,以預測Web用戶行為。該方法增強了決策分類規(guī)則集的完備性,提高了Web用戶行為的預測精度,提升了Web日志挖掘的智能化程度。
　　4.引入統(tǒng)一建模語言UML對Wiki系統(tǒng)進行功能需求建模、數(shù)據(jù)建模和Web建模?；赨ML的Wiki系統(tǒng)模型,提高了Wiki系統(tǒng)的軟件重用和開發(fā)效率,并有利于新一代互聯(lián)網(wǎng)模式Web2.0的研究和應用。