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Web数据挖掘在个性化服务中的应用研究

崔广治  
【摘要】:近年来,随着Internet和Web技术的迅速发展,互联网已经渐渐成为一个巨大的、全球性的信息服务中心。随着互联网上信息量的迅速递增,也产生了各种问题。针对这些问题,很多大型网站都推出了个性化服务。个性化服务是一种针对不同Web用户,提供不同服务策略和服务内容的服务模式,它通过提前收集Web用户信息,分析用户行为和兴趣,进而提供满足用户需求的个性化服务。在网站实施个性化服务过程中,往往面临着Web数据量过大,用户信息收集困难等诸多问题,解决这些问题的最有效的途径之一就是将Web数据挖掘技术应用到个性化服务中。通过对Web数据的有效挖掘,可以更好地了解用户的兴趣,分析用户的访问模式,根据用户的个性需求,为用户实时地提供推荐页面。 本文首先介绍了个性化服务、数据挖掘和Web数据挖掘等的相关概念,针对当前所实施的个性化服务,分析了其意义其存在的问题,并研究了Web数据挖掘的挖掘过程及相关技术。 其次,本文提出了一个基于Web数据挖掘的个性化服务系统模型,并对各部分功能进行了概述。系统可以根据用户当前访问行为,分析用户模式,动态为用户推荐页面。 然后,详细讨论了个性化服务系统中Web数据准备的整个过程,并且给出了每一步的关键算法。首先要进行数据收集,然后对收集到的Web数据进行预处理,包括:数据清理、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别。 最后,对关联规则挖掘理论进行了研究,分析了一些传统的挖掘算法及其存在的问题,并通过对其改进,提出在Web环境下进行频繁访问模式挖掘的算法,并通过实验验证了该方法性能更优,提高了挖掘效率。


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