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文檔簡介
1、挖掘用戶訪問網(wǎng)站的模式是目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Internet上的重要應(yīng)用之一,挖掘用戶訪問網(wǎng)站的模式,可以使網(wǎng)站建設(shè)者清楚地了解自己網(wǎng)站不同用戶的興趣和整個網(wǎng)站頁面的訪問情況,從而可以通過調(diào)整網(wǎng)站的邏輯組織結(jié)構(gòu)或建立自適應(yīng)網(wǎng)站來方便不同用戶的訪問。 由于Web是一個無結(jié)構(gòu)的動態(tài)的分布式的信息系統(tǒng),直接對它進(jìn)行挖掘是困難的,獲取的知識是不可靠的。然而,Web服務(wù)器的日志有著完整的結(jié)構(gòu),可以通過對Web日志文件的挖掘來實(shí)現(xiàn)智能個性化服
2、務(wù)。 本文通過研究相關(guān)的推薦系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),根據(jù)目前主流的電子商務(wù)推薦的體系結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用戶訪問模式在線挖掘系統(tǒng)(User Navigation PatternMining Recommending System,UNPMRS),然后詳細(xì)講解了該系統(tǒng)中各個模塊的構(gòu)造、功能以及如何相互協(xié)作從而最終完成推薦任務(wù);并著重研究了數(shù)據(jù)預(yù)處理和推薦算法的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是Web使用挖掘過程中關(guān)鍵一步,其處理結(jié)果的質(zhì)量直接影響后續(xù)步驟比如
3、路徑分析、用戶聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等的效果。本文通過研究目前主流的數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程,根據(jù)UNPMRS中訪問模式聚類模塊的具體需求,提出了基于天數(shù)的用戶會話劃分方法,提高了數(shù)據(jù)預(yù)處理過程的效率,取得了較好的試驗(yàn)效果。 本文將聚類分析方法結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法,應(yīng)用于Web日志文件的挖掘,以改進(jìn)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的推薦方法,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠顯著改進(jìn)推薦測度的精確率指標(biāo)和綜合評價(jià)指標(biāo)。所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)完全為實(shí)際網(wǎng)站W(wǎng)eb日志數(shù)據(jù),非模擬
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