基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现

Web挖掘的一个重要研究方向是发现用户的迁移模式 .一般来说 ,用户的迁移具有某种目的性 .这种目的性表现为用户对某种概念的兴趣 .文中提出基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现方法 ,用于发现这种带有某种兴趣的用户迁移模式 .这种模式实质上是一种特殊的关联规则 .在这种方法中 ,作者首先根据用户的访问记录定义一个隐马尔可夫模型 ,然后提出一种新的增量发现算法 Increase- R用于发现兴趣迁移模式 ,同时给出了证明以说明该算法可以发现所有的兴趣迁移模式 .

基于Web访问信息的用户兴趣迁移模式的研究

针对用户浏览网页的兴趣会随时间而变化这一现象,设计了一种网络用户兴趣迁移模式的挖掘模型。把用户的访问兴趣通过隐马尔可夫模型抽象成一种时间序列,以此反映用户兴趣的序列性,进而利用GSP算法从用户兴趣序列中挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验证明该方法是有效的,从时间属性上更深层次地描述了用户兴趣的变化情况。

基于区域特征分布式Web用户兴趣迁移模式

提出一种基于区域特征的分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘模型DWICP,以及基于该模型的具有区域特征的用户识别方法和局部浏览兴趣迁移模式更新算法/全局浏览兴趣迁移模式更新算法,用于发现具有区域特征的用户浏览兴趣迁移模式。实验表明,该方法能够较好地解决分布式环境下Web访问行为模式研究中的区域分析需求,同时提高了用户浏览兴趣表示的准确性。

用户兴趣迁移模式与个性化服务

提出用户浏览兴趣迁移模式作为关联规则生成的基础的思路;给出了用户频繁访问路径的更新算法,用聚类主题号代替浏览序列的页面号,获得用户浏览兴趣迁移模式,以此得到更优化的个性化服务。