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《长春工业大学》 2010年
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个性化网站的研究与应用

费洪刚  
【摘要】:随着计算机技术和Internet的发展,网络和计算机已经进入了千家万户,各种门户网站和行业网站也应运而生,但是各行各业的网民也就随之诞生了,这样针对不同的用户群体,网站必须要满足不同用户的要求,那就要针对不同的用户给予不同的服务和展示不同的内容,尽量减少用户的工作量,用户能够在打开网页的瞬间就能看见自己相对需要的内容,只有这样网站才能立于不败之地。为了实现这个功能,网站的设计与开发就伴随着智能推送和智能分类的实现。 对于网站个性化的实现主要针对挖掘不同的用户,对于不同的用户来展示不同的内容提供不同的服务,挖掘不同的用户主要通过挖掘Web日志,根据用户的注册信息,用户的成长记录。 Web日志挖掘旨在通过对Web日志进行有效的数据挖掘,发掘隐藏在日志数据背后的规律和模式。通过对Web日志的挖掘和对用户访问行为、频度、内容等分析,可以从大量的Web日志信息提取出我们需要的有用知识,由此得到用户的访问模式,通过对用户访问模式的分析及处理,可以取得用户需要的类型。 智能推送旨在根据网站个性化,对Web日志的挖掘之后根据不同的用户进行个性的推送,实现智能推送。由于传统的推送技术智能性不够,无法准确地确定推送对象和推送内容,降低了推送的针对性,从而限制了其应用的范围。而智能推送技术在传统的推送技术的基础上融入了人工智能、知识发现(也称数据挖掘)等技术,可以提高网络和数据库的智能化水平,在对信息进行分类处理的同时,也对用户的需求进行分析,使需求者得到的信息更加具有针对性。智能推送技术不仅为信息的提供者提供了主动能力,而且使信息的获取具有了一定的智能性,这一切都为主动服务的实现奠定了良好的技术基础。 本课题研究了与网站个性化相关的基本理论。首先分析了网站个性化、智能推送、及智能分类的发展历史、国内外研究现状、研究内容及存在的问题,以及网站个性化的相关知识,详细介绍了如何实现网站个性化的过程;其次基于Web日志预处理的结果,在消除预处理后数据中的冗余属性和冗余数据时,采用紧凑遗传算法和粗糙集理论相结合的方法对冗余属性和冗余数据进行约简。在抽取关联规则方面,综合了关联规则算法在Web日志挖掘方面的应用,并在此基础上引入了兴趣度作为关联规则的评价标准来预测用户行为,最后本论文给出了基于多种数据挖掘技术来预测Web行为的设计方案,并对用户行为预测系统的整体结构进行了分析,同时利用新的Web日志信息实现了增量式的规则更新,进而为用户提供在线的个性化服务。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP393.092

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【参考文献】
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