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《广西师范学院》 2010年
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基于基因表达式编程的Web个性化推荐技术研究

蔡宏果  
【摘要】: 如果说过去的Internet是搜索技术大行其道的时代,那么未来的Internet将属于个性化推荐技术。Web个性化推荐技术研究的重点是在各个工作站上采用不同的推荐算法对站内Web进行智能推荐。 一个完整的推荐系统由三部分构成:行为记录模块、模型分析模块和推荐模块。 行为记录模块负责记录能够体现用户喜好的行为,Web个性化推荐系统记录用户行为主要靠网站服务器的WebLog(日志记录)。随着网络技术的日新月异,云计算时代已经来临,相比较Web网络编程技术和Web数据挖掘而言,网站服务器记录用户行为的日志记录技术显得落后,还处于静态网站记录时期。本文首先系统的研究并提出了一种新的基于Server Session的服务器日志记录格式。这种日志格式既能适应传统Web技术又能适用Web Services技术下的网站对用户访问行为的记录需要。新的日志格式能更准确、恰当、高效的记录用户访问网站的情况。并且,实验证明这种日志更适合Web使用挖掘的需要,能有效和更高效的挖掘到用户访问网站的模式,为网站建设和发展服务。 模型分析模块则实现了对用户行为记录的分析,采用不同的推荐技术(算法)建立起模型描述用户的喜好信息。个性化推荐技术主要有三种:基于规则过滤技术、基于内容过滤技术、基于协作过滤技术。 规则过滤技术当前主要是通过关联规则挖掘来发现信息,通过用户的静态特征和动态属性来推荐信息。本文接着为了挖掘Web服务器日志中的热点Web页面访问集及其关联规则,为初级用户提供推荐服务,提出了一种基于泛化的GEP挖掘多层关联规则(mining Multiple-layers Association rule using Generalizing-based GEP, MAGGEP)的算法。 协作过滤技术是迄今为止最成功的个性化推荐技术。当前主要是针对协作过滤存在的问题,进行不同的方法研究。为了进一步解决协同过滤技术的扩展性能问题,目前比较有效的办法是在用户评分数据上做一次聚类分析,本文最后依据基于密度的聚类思想,将基因表达式编程推进到个性化推荐技术中,提出了一种基于密度的GEP聚类(Density-based methods GEP-Cluste,DGEPC)算法来解决最近邻居问题,对用户进行聚类,为个性化推荐系统服务。
【学位授予单位】:

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