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1.
从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径 总被引:55,自引:0,他引:55
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. 相似文献
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一种挖掘用户浏览模式的新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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。 相似文献
4.
基于Web日志挖掘用户的浏览兴趣路径 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
5.
针对当前挖掘用户访问模式算法仅将频繁访问路径作为用户浏览兴趣路径的问题,依据使用Web日志挖掘用户兴趣页面时,通过引入页面信息量参数,综合考虑页面访问次数、浏览时间和页面信息量大小来定义用户兴趣度,提出了基于兴趣度的用户访问模式挖掘算法。实验证明该算法是有效的,在用户浏览兴趣度量方面比当前的频繁访问路径挖掘算法更准确。 相似文献
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从Web日志中挖掘用户浏览兴趣路径,对于网站重构和产品推荐等商业用途具有重要意义。传统的挖掘算法一般基于用户访问频度,并不能真正体现用户的兴趣点。访问时间是一个能反应用户浏览兴趣的重要因素,用预设的访问时间阈值剔除无效数据,得出有效访问时间。本文对蚁群算法加以改进,用浏览频度和权值因子作为兴趣函数,有效访问时间因子作为信息素函数,提出有效-兴趣度的概念。对算法进行具体模拟,结果表明,本文提出的挖掘算法比传统的算法更能体现用户的浏览兴趣。 相似文献
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基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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挖掘用户偏爱的浏览模式就是从Web日志中发现多数用户偏爱的浏览路径.网页上的浏览时间被转换成一个模糊语言变量来体现网页上浏览时间的特征,最后从建立的包含所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)中挖掘增量式带有模糊语言变量的用户偏爱浏览模式. 相似文献
12.
陈小莉 《数字社区&智能家居》2009,5(4):2779-2781
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。 相似文献
13.
根据浏览历史对用户进行有效聚类,建立基于用户聚类的用户浏览行为预测模型是Web环境下实现个性化服务的关键。该文对系统用户进行聚类,产生相似用户群,根据每个相似用户群的浏览特征,建立基于相似用户群的类Markov链用户浏览行为预测模型,实验验证了该模型的有效性。 相似文献
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程苗 《计算机工程与应用》2011,47(29):85-89
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。 相似文献
15.
陈小莉 《数字社区&智能家居》2009,(10)
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。 相似文献
16.
随着互联网技术的发展,用户信息行为的研究越来越受到重视,浏览行为是用户信息行为的重要组成部分,浏览行为的研究对提升用户体验具有重要意义.以今日头条用户为研究对象,基于顾客感知价值理论,使用访谈法与问卷调查法相结合的方法,探索影响用户浏览新闻的行为的因素.研究发现,用户在移动端浏览新闻场景下,只有实用价值对新闻浏览行为正... 相似文献
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详细给出了利用Ajax设计的方案和关键代码,实现用户在浏览一组图片时页面不刷新,能随时查看组中任意图片;实现管理员在注册一般用户时不用刷新页面,可以在后台管理页面动态地显示出来当前用户名是否以前曾被注册过。本文还分析了Ajax在网站开发过程中存在的不足。 相似文献