一种改进的用户浏览偏爱路径挖掘方法

提出一种基于“三矩阵”模型的偏爱浏览路径的挖掘方法。在单元数组存储结构（存储矩阵）基础上建立以浏览兴趣度为基本元素的会话矩阵和路径矩阵。在会话矩阵上采用2个页面向量夹角余弦作为相似用户的页面距离公式进行页面聚类,求得相似用户的相关页面集。并利用路径选择偏爱度在相似用户的路径矩阵上挖掘出相似用户的浏览偏爱路径。实验证明,该方法是合理有效的,能够得到更精准的用户偏爱浏览路径。     

基于云计算的用户浏览偏爱路径挖掘算法

从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径是一个重要的研究课题。目前的挖掘算法注重客观访问频度,忽略了用户对这一频繁访问路径是否感兴趣。在分析目前用户偏爱路径挖掘算法存在的问题的基础上,结合网站拓扑结构图修正基于频度的用户偏爱路径的衡量标准,提出了有用偏爱度的概念,从而剔除由于页面放置和链接等因素对挖掘的影响;针对目前基于单一节点的挖掘系统的计算能力不足的问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,给出了一种基于云计算的数据处理方法,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。实验表明,该算法针对大数据量的日志进行挖掘,准确率和效率比普通基于频度进行用户浏览偏爱路径挖掘的算法有所提高。     

基于Web数据挖掘的用户浏览兴趣路径研究

使用Web日志与用户浏览行为相结合的方式对用户浏览兴趣模式进行挖掘。分别建立以访问次数、平均到网页中字符数的访问时间和拉动滑动条次数为元素值的矩阵,通过对矩阵进行路径兴趣度的计算得到兴趣子路径,进行合并生成用户兴趣路径集。实例分析表明该算法是可行和有效的,对于电子商务网站的优化和实施个性化服务具有意义。     

基于Web日志挖掘用户的浏览兴趣路径

提出一种基于Web日志发现用户浏览偏爱路径算法。引入了支持-兴趣度概念。建立用户访问矩阵以表示用户浏览网页行为,并获得访问矩阵的海明距离矩阵。通过对距离矩阵与相似度阈值的计算获得偏爱路径的候选2项子路径,再利用支持-兴趣度对候选集做进一步的过滤,最后进行合并并生产浏览偏爱路径。实验表明该算法可以有效地反映用户的浏览兴趣。     

一种新的基于Web日志的挖掘用户浏览偏爱路径的方法

提出了一种新的基于Web日志的挖掘用户浏览偏爱路径的方法.该方法首先在单元数组存储结构(存储矩阵)基础上建立以浏览兴趣度为基本元素的会话矩阵和路径矩阵.然后,在会话矩阵上采用两个页面向量夹角余弦作为相似用户的页面距离公式进行页面聚类,求得相似用户的相关页面集.最后,利用路径选择偏爱度在相似用户的路径矩阵上挖掘出相似用户的浏览偏爱路径.实验证明此方法是合理有效的,能够得到更准确的偏爱路径.     

基于WWW用户浏览模式的路径提示算法

提出了基于ＷＷＷ浏览模式而获得用户在当前文档中的超链相应用于当前兴趣质量的思想,并给出了具体获得链质量步骤和算法。将质量最好的超链推荐给用户就是简单高效的路径提示。     

从Web日志中挖掘用户兴趣路径算法改进

引入一种挖掘用户兴趣路径的算法,并对其进行有意义的改进。算法的主要思想是：首先利用Web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列的两个网站访问矩阵,分别采用访问次数和平均到网页中字符数的访问时间为元素值。然后,通过对矩阵进行路径兴趣度计算得到兴趣子路径,最后进行合并生成用户兴趣路径集。     

从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径

Web日志中包含了大量的用户浏览信息，如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题．作者在分析目前用户浏览模式挖掘算法存在的问题的基础上，利用提出的支持一偏爱度的概念，设计了网站访问矩阵，并基于这个矩阵提出了用户浏览偏爱路径挖掘算法：先利用Web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列、路径访问频度为元素值的网站访问矩阵．该矩阵为稀疏矩阵，将该矩阵用三元组法来进行表示．然后，通过对该矩阵进行支持一偏爱度计算得到偏爱子路径．最后进行合并生成浏览偏爱路径．实验表明该算法能准确地反映用户浏览兴趣，而且系统可扩展性较好．这可以应用于电子商务网站的站点优化和个性化服务等．     

集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法

提出了一种集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法。介绍了Web页面及其聚类。通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式。该模型对于网络管理者理解用户的行为特征和安排Web站点结构有较大的意义。     

基于用户行为个性化学习研究

Web日志中包含了大量的用户浏览信息,对Web日志进行分析可以发现用户偏好路径容。本文提出了一种基于Web日志挖掘出用户浏览偏爱的路径,根据路径对应的文档内容提取用户偏爱的主题,并向用户推荐偏爱主题内容,从而为个性化学习服务。     

基于web日志的连续频繁路径挖掘算法

频繁模式挖掘已成为web使用挖掘的研究热点,本文基于web日志提出一种新的频繁路径的挖掘算法.首先以线性回归方法求解兴趣度,其次将此兴趣度和页面名称作为最基本要素,建立的web浏览树,此浏览树可以完整地表现出web日志中连续、重复的浏览路径,最后在web浏览树上进行分析挖掘频繁浏览路径.该算法经实验证明能更全面地反映用户兴趣所在,挖掘的频繁浏览路径准确、合理.     

基于用户行为个性化学习研究

Web日志中包含了大量的用户浏览信息,对Web日志进行分析可以发现用户偏好路径容。本文提出了一种基于Web日志挖掘出用户浏览偏爱的路径,根据路径对应的文档内容提取用户偏爱的主题,并向用户推荐偏爱主题内容,从而为个性化学习服务。     

基于Web日志挖掘的用户兴趣度分析

用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题.在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度.     

基于Web日志挖掘的用户兴趣度分析

用户访问兴趣度的分析是Web日志挖掘中一个重要的研究课题。在概述Web日志挖掘过程的基础上,对日志挖掘各个阶段进行了分析,研究得出了用户对访问页面的兴趣度。     

基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为.针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合.     

一种挖掘用户浏览模式的新方法

提出了页面兴趣度的概念,并把它用一个三元组(页面的访问时间,页面的大小,页面访问次数)表示.这个概念准确地反映了用户对页面的访问情况.在此基础上建立了以引用网页URL为行、浏览网页URL为列,页面兴趣度为元素值的网站访问矩阵.通过对该矩阵计算得到用户浏览偏爱路径.实验表明该算法能准确地反映用户浏览兴趣.     

基于Web日志的典型匿名用户路径挖掘研究

通过获取的匿名用户浏览路径集,依据新的路径相似度定义,建立用户浏览路径相似度矩阵,并在此基础上设计实现了匿名用户浏览路径聚类算法,获得聚类结果集,并计算各类的中心,得到典型匿名用户路径.挖掘结果显示典型匿名用户路径代表了不同类用户网络浏览路径,可有效地作为网站信息推荐的依据.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优,初始信息素匮乏等缺点,提出一种改进的蚁群算法.初始阶段在起点与终点的连线上额外增加信息素,提高算法的收敛速度;对原有启发函数中的启发因子进行改进,提高算法的寻优效率;改进了信息素浓度的挥发公式,使其服从高斯分布,使信息素挥发动态化.仿真结果表明:改进后的蚁群算法收敛速度更快...     

浅谈蚁群算法在Web日志挖掘中的应用

蚁群算法是优化领域中新出现的一种启发式仿生类智能进化算法.利用WEB日志挖掘来解决用户如何访问网站,而采用传统的WEB日志挖掘方法很难准确地跟踪到用户的访问兴趣.本文将蚁群算法应用于WEB日志挖掘,从WEB日志中动态挖掘用户的访问模式.     

基于用户浏览行为分析的用户兴趣获取

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,提出了五种用户最小浏览行为组合,并在此基础上对其中三种行为进行转化,得到影响用户兴趣的关键的两种行为,并给出这两种行为与用户兴趣度之间的定量关系。结合对网页内容的挖掘,获取用户的兴趣。通过实验对文中的研究结果进行验证,实验结果证明,所采用的方法是合理和有效的,分析出的用户兴趣基本上可以正确反映用户的实际兴趣。