基于s—Tree算法的个性化推荐服务研究

本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法，并以此去分析用户的访问模式，挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息，进而优化站点结构，为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。     

改进的关联规则算法在电子商务中的应用

Web日志数据中保存有大量用户访问信息,而Web日志挖掘就是对系统日志信息以及用户的注册数据等进行挖掘,以发现有用的模式和知识。首先介绍了Web日志挖掘的基本流程,然后介绍了电子商务中的日志挖掘,并着重分析了在模式识别中如何利用改进的关联规则算法来挖掘出用户频繁访问的路径和页面兴趣度,为个性化推荐系统模型提供了依据,从而证实了对Web日志数据进行挖掘具有很重要的现实意义。     

基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务研究

为了解决煤矿企业网站用户查找信息难的问题,提出了一种基于Web日志的煤矿企业网站个性化推荐服务模型。该模型应用关联规则对新用户进行页面推荐,应用聚类算法对老用户进行页面推荐;并结合点击网页的次数、网页的浏览时间、雅可系数与最长公共路径系数来度量用户兴趣度的方法,可为用户准确地推荐其感兴趣的页面。测试结果表明,该模型能够有效地对网页资源进行分类并进行个性化推荐。     

关联规则算法在Web个性化服务中的研究与应用

重点研究了Web日志挖掘,提出了一个Web个性化信息挖掘模型,设计了某高校图书馆个性化服务系统My Library。系统采用关联规则挖掘算法,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

用户访问模式聚类分析在网页推荐中的应用

在基于Web使用挖掘的推荐系统中,仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。该文将聚类分析方法结合关联规则推荐算法,应用于Web日志文件的挖掘,以改进个性化的推荐方法。实验表明,该算法能够显著地改进推荐测度的精确率指标和综合评价指标。     

一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统．系统使用基于代理技术的结构，由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成．提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法，在度量用户浏览兴趣时综合考虑了用户浏览时间和对该页面的访问次数．提出了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法．实验表明，该算法比使用基于关联规则和基于用户事务的推荐算法的精确性有较大幅度的提高．     

支持个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,提出了“壹支持数下k关联规则”的思想,根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Set-Tree存储结构,在产生频繁项的同时挖掘关联规则,因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。     

支持个性化推荐的Web面关联规则挖掘算法

分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点，提出了“壹支持数下k关联规则”的思想，根据这一思想设计、实现了一种应用于个性化推荐的Web页面关联规则挖掘算法——PARM(Pageview Association Rule Mining)及频繁项集的Freq-Sdt-Tree存储结构，在产生频繁项的同时挖掘关联规则，因而能提高效率。实验证明在个性化推荐系统中PARM算法的效率明显高于FP-Growth算法。     

改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用

文章重点研究了Web日志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法FP_Growth算法,提出了一种改进的关联规则挖掘算法,并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统My Library的设计过程中,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

Web行为下的正向关联规则挖掘研究

Web关联规则挖掘研究用户对Web站点上不同页面之间的访问规律,为智能Web站点的个性化服务提供知识依据。文中讨论在Web使用挖掘中如何实现关联规则挖掘与访问序列相结合,挖掘切实有效的关联规则;具体阐述如何构造最大向前路径,并将关联规则与最大向前路径匹配、过虑的过程。试验证明得到的关联规则可作为智能Web站点的有效知识依据。     

基于多主题追踪的网络新闻推荐

针对网络新闻推荐系统推荐准确率偏低的问题,提出一种基于多主题追踪的网络新闻推荐算法。基于多主题追踪的推荐算法采用多个用户模型表示用户对不同主题的兴趣,并动态更新用户模型以动态反映用户的兴趣变化。实现了网络新闻推荐系统的核心推荐算法,并在标准路透社新闻数据集(RCV1)上验证了算法的有效性,有效提升了新闻推荐的准确率。     

基于本体的Web资源个性化推荐算法

为提高Web资源推荐的准确度,提出基于本体的Web资源个性化推荐算法(BO-RM)。设计Web资源主题抽取算法和相似性度量方法,利用本体语义推理机制实现资源聚类,在推荐过程中通过实时分析用户浏览行为捕获用户个性化偏好的变化,动态实时推荐内容。与基于情境的协同过滤算法（CFR-RM）和基于模型的个性化预测算法（BM-RM）进行对比,结果显示BO-RM的时间开销相对稳定,在平均排序倒数(MRR)和平均准确率(MAP)上均取得了较好的效果。实验结果表明:BO-RM离线完成海量Web资源的分析聚类,有效提高了运行效率,实用性比较强;BO-RM实时捕捉用户兴趣变化,动态更新推荐列表,更加贴近用户的真实需求。     

一种基于关联规则的Web日志数据挖掘的实现方法

介绍一个基于关联规则数据挖掘Web日志分析的实现方法,提出通过对Apriori算法的改进,提高其挖掘效率,根据其结果,达到理解用户行为和改善Web结构的目的.     

基于XACML的Web服务访问控制模型*

为克服基于身份授权的粗粒度缺点,增强系统的互操作性和适应Web服务的特性,提出了基于XACML并结合RBAC以及SAML的Web服务访问控制系统模型.采用基于用户、资源和环境属性而不是用户身份的授权机制,可提供更细粒度的访问控制和保护隐私;采用XACML、SAML标准,既可满足分布式环境下的互操作性,又特别适合于Web服务的动态性、异构性等特点.     

电子商务网站推荐系统中关联规则推荐模型的实现

介绍了一个电子商务网站推荐系统中关联规则推荐模型的实现过程。该模型的实现运用了概念层次的思想方法，采用了不需要产生候选集的频繁集挖掘算法FP_Tree挖掘关联规则。该推荐系统已经在一家电子商务网站上投入使用。     

一种新的Web 用户群体和URL聚类算法的研究

提出一个基于Web日志的web用户群体和站点URL聚类算法．使用用户浏览行为描述和用户浏览时间离散化方法建立了Web站点的用户事务矩阵，并在此基础上对Web用户群体和站点URL进行聚类．由于在聚类过程中同时考虑了用户对URL的浏览时间和访问次数，使算法的精度和效率都大大提高．同时，该算法能较好地处理类间重叠问题，使算法具有较好的实用性．最后对算法的有效性和可伸缩性进行了研究．     

基于筛选压缩的类Apriori算法的研究

该文根据用户的Web访问路径应用关联规则和类Apriori算法挖掘出该用户的频繁访问路径,通过对Apriori算法和目前针对提高该算法效率的各种优化技术的详细分析和研究,对类Apriori算法进行了改进,提出了基于筛选压缩的类Apriori挖掘算法,并进行了模拟实验,比较结果显示基于筛选压缩的类Apriori挖掘算法挖掘用户频繁遍历路径的效率高于类Apriori算法,最终可获取用户的频繁遍历路径。     

一种无冗余的Web日志挖掘算法

Web日志挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域。Web日志挖掘通过发现Web日志中用户的访问规律和模式,可以提取出其中潜在的规律和信息,人们对这个领域的研究也日益重视。然而,传统的基于关联规则的Web日志挖掘算法都是基于所有关联规则的。这种方式往往挖掘产生大量的候选规则,而且存在大量冗余的规则。提出了一种新的无冗余的Web日志挖掘算法,该算法通过引入频繁闭项集合最小关联规则的概念,从而解决了以往基于所有关联规则挖掘算法中出现的上述问题。