基于用户访问路径分析的页面推荐模型

已有的基于访问路径分析的页面推荐系统大多由离线处理和在线处理两部分组成，由于其周期性离线处理的过程较为耗时，难以适应大型网站以及内容更新频繁的网站的需要。提出了一种新的基于用户访问路径分析的页面推荐模型。该模型采用在线处理方式，利用增量图划分方法形成页面聚类，依此生成动态页面推荐。模型以Apache模块的形式实现，可适用于大型网站以及内容更新频繁的网站。实验结果表明，该模型具有较好的整体性能。     

一种基于用户访问行为的推荐系统设计与实现

本文基于“中国科普博览”网站 Web 日志数据,设计和实现了一种推荐系统的原型。该系统主要包括数据预处理模块,基于改进型 FP-growth 算法设计的频繁项集挖掘模块,以及基于滑动窗口设计的推荐模型模块。改进型 FP-growth 算法利用页面访问次数与页面停留时间组成的权值,产生更符合挖掘需求的频繁项集。     

基于Web日志的实时推荐系统

针对个性化实时推荐系统的不足,提出通过构造BP树的方法压缩访问事务集。采用一个实时推荐的系统模型,将耗时的数据预处理放在离线模块,实时推荐采用动态修剪BP树的方法,穿过访问模式树的相关部分,利用网页推荐算法得到频繁访问集,生成推荐集。结果表明该算法只需扫描数据库一次,得到的频繁模式可满足页面实时推荐的快速需求。     

基于Web挖掘的自适应站点优化设计

现有的静态Web站点结构不能满足人们准确地找到所需信息和享用个性化服务的要求。本文不但通过Web日志文件的挖掘,找出用户的频繁访问路径来改进Web站点结构,而且分析当前访问页面与后续候选推荐页面的内容相关性,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容。这样,用户可快速定位到频繁访问的后续页面位置,且页面内容大多是用户感兴趣的主题信息。在此基础上,提出了一个自适应站点模型AdaptiveSite,经过推荐质量分析,该模型具有较好的优化性能。     

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．     

基于智能体的电子商务协作推荐系统

传统的协作筛方法存在的主要问题是需要人为地提供评价，该文对其进行了改进，根据用户事务模式自动获取用户评价，构建评价矩阵。针对现有个性化信息推荐系统存在的问题，将Agent应用到电子商务个性化信息推荐，引入设计的协作筛方法，设计了基于Agent的电子商务协作推荐系统(ECCRS)。ECCRS是基于服务器端的电子商务协作推荐系统，它考虑了用户访问页面的时间特性，不需要用户注册，在推荐时考虑了页面的新颖性，同时实现了离线处理、增量更新与在线推荐的结合。实验结果表明，ECCRS采用的推荐方法是有效的。     

基于混合型的Web实时推荐模型研究

针对以往个性化网站实时推荐系统存在很难预测用户未来浏览页面的不足,提出了一个混合型的实时推荐模型。该模型将动态模糊聚类技术和改进的关联规则相结合,既挖掘用户与页面的相似度权值形成知识库,又考虑用户的访问事务集增量构造访问模式树,通过修剪其相关分枝,快速生成候选推荐集,由推荐引擎附加在请求页面的底部,在不干扰用户的访问同时,又将用户感兴趣的内容推荐给用户。实验结果表明,该方法能有效地提高推荐的精确率和覆盖率以及综合评价指标。     

结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务

随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法,没有或很少考虑结合页面内容—这才是用户真正感兴趣的。该文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务,该推荐服务根据频繁最大前向访问路径,提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念,根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性,来向用户提供个性化推荐服务。经推荐质量分析,这种方法具有较好的推荐优化能力。     

基于Web日志挖掘的自适应网站构建方法研究

自适应网站能够提高网站对用户的服务质量。本文首先给出自适应网站的总体框架,对框架中主要模块做详细的分析,包括数据预处理、数据挖掘、页面推荐和站点调整。在数据挖掘模块给出一种有效的识别用户访问模式的算法,该算法利用数据库查询简化频繁最大前向访问路径集的查找,并在此基础上形成频繁访问路径图,为页面推荐和站点调整做好准备。最后给出自适应网站的设计原则。     

基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计

随着近几年人工智能技术的飞速发展,深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络(GAN)作为无监督学习中最具前景的方法之一,在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规模扩大、观影用户数量增长过快以及电影资源更新频繁等带来的数据利用率低、系统压力大、实时性差等弊端,结合Hadoop、Spark和Kafka等大数据处理技术,设计基于IRGAN算法模型的离线推荐模块和基于在线用户行为数据收集处理的在线推荐模块。实现了基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统。测试表明,该系统具有良好的推荐准确性、稳定性和实时性。     

手机广告推荐中的用户兴趣建模研究*

为了增强基于WAP网页的手机广告推荐中用户建模的准确性,并对"非邀"式广告推荐中脱离用户兴趣试探性推荐进行修正,针对手机广告推荐中手机屏幕小、用户注意力集中等特点,根据用户对广告的访问历史和操作模式建立其广告兴趣模型和非兴趣模型,同时分析用户网页访问模式探测其网页兴趣度,在此基础上建立用户综合兴趣模型。分别采用基于网页兴趣模型、基于广告兴趣模型和基于用户综合兴趣模型进行广告推荐,随着样本空间增大,综合兴趣模型的查准率明显优于另两者。实验验证了用户综合兴趣模型在手机广告推荐中的有效性和优越性。     

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。     

基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用

在Web挖掘的基础上设计针对Web服务的Web访问事务模型WTM和个性化推荐算法。算法以WTM为基础,旨在根据用户的访问模式向用户推荐个性化的Web资源。其利用关联规则得到的频繁项集实时地匹配用户的当前访问序列,对不同的用户提供不同的推荐资源。在此过程中不需产生所有的关联规则,提高了推荐的效率。最后,将该模型和算法应用于网络教学实践得出了个性化的网络教学环境。     

基于MFP方法的Web用户访问模式的模式发现

针对Web用户访问模式问题，采用最大频繁访问路径（MFP）方法可以挖掘出更有普遍意义的模式。给出一种新的用户访问模式树WUAP tree结构，并采用E OEM模型，综合考虑了页面拓扑结构及用户浏览路径等多个数据源，进一步提出了一种Web访问模式挖掘算法WUAP mine。该算法不用产生候选集和递归，只对事务数据库进行一次扫描，对WUAP tree结构进行深度优先遍历一次，就可从WUAP tree结构上直接查询出Web用户频繁访问模式。最后，从理论和实践上推导和验证了它的有效性和高效性。     

基于嵌套EMD的钓鱼网页检测算法

网络钓鱼(Web phishing)以相似网站欺诈用户、骗取个人机密信息,已成为电子金融活动的重大威胁.对此,文中提出了一个钓鱼网页检测架构.在具体检测机制方面,提出了一个基于嵌套EMD(Nested Earth Mover's Distance)的网页相似度判定算法,对Web图像进行分割,抽取子图特征并构建网页的ARG (Attributed Relational Graph),在计算不同ARG属性距离的基础上,采用嵌套EMD方法计算网页的相似度,实现了对钓鱼网站的检测.实验结果表明,与国际现有研究成果相比,该算法具有较高的精度和较强的适应性.     

面向访问序列模式的页面推荐方法

为了提高页面推荐质量,给出面向访问序列模式的页面推荐方法。此方法采用Web访问序列模式结果进行推荐,用树形结构存储挖掘得到的Web访问序列模式,在树形结构的基础上进行页面匹配。采用可变活动窗口技术,并引入页面选择关注度和页面平均访问度概念,将页面选择关注度、页面平均访问度与规则的可信度相结合作为页面推荐度进行推荐。实验验证了面向访问序列模式的页面推荐方法的可行性和有效性,此方法可以有效地提高推荐的准确率,并具有较好的综合测度。     

基于用户树形浏览模式下的推荐系统协同式过滤研究

针对用户普遍使用的树形浏览网页模式,提出一种新的自上而下的用户访问路径收集算法,此算法减少了短路径的生成,并将其合并到用户浏览树形路径中;基于交叉页面访问频度的概念建立交叉页面访问频度矩阵,为推荐系统的协同式过滤核心处理数据源,以交叉页面用户访问比重为判断依据,实现对用户浏览网页关联页面的推荐。