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基于蚁群算法的群体用户兴趣导航路径发现
被引量:
7
1
作者
马溪骏
凌海峰
+1 位作者
刘业政
姜元春
《中国管理科学》
CSSCI
2006年第3期56-59,共4页
在电子商务的发展进程中,如何准确理解用户访问网站的行为是一个紧迫的问题。Web使用挖掘是解决该问题的重要研究方法。发现用户的兴趣导航模式是Web使用挖掘的一个重要研究领域,也是优化Web站点框架设计的根本方法。在本文中,我们把We...
在电子商务的发展进程中,如何准确理解用户访问网站的行为是一个紧迫的问题。Web使用挖掘是解决该问题的重要研究方法。发现用户的兴趣导航模式是Web使用挖掘的一个重要研究领域,也是优化Web站点框架设计的根本方法。在本文中,我们把Web用户看成是人工的蚂蚁,应用蚁群算法来发现用户的导航模式。首先,建立了一个Web站点模型;然后基于蚁群算法和Web日志数据建立了一个用户导航模型;最后,设计了一个算法,将所有的访问用户视为整体来挖掘他们偏好的导航路径。实验结果表明该方法能准确反映出用户的浏览兴趣。
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关键词
WEB使用挖掘
兴趣
导航
模式
蚁群优化
群体用户导航模型
下载PDF
职称材料
题名
基于蚁群算法的群体用户兴趣导航路径发现
被引量:
7
1
作者
马溪骏
凌海峰
刘业政
姜元春
机构
合肥工业大学管理学院
出处
《中国管理科学》
CSSCI
2006年第3期56-59,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(70471046)
安徽省重点研究项目(03021057)
合肥工业大学科学研究发展基金(051101F)
文摘
在电子商务的发展进程中,如何准确理解用户访问网站的行为是一个紧迫的问题。Web使用挖掘是解决该问题的重要研究方法。发现用户的兴趣导航模式是Web使用挖掘的一个重要研究领域,也是优化Web站点框架设计的根本方法。在本文中,我们把Web用户看成是人工的蚂蚁,应用蚁群算法来发现用户的导航模式。首先,建立了一个Web站点模型;然后基于蚁群算法和Web日志数据建立了一个用户导航模型;最后,设计了一个算法,将所有的访问用户视为整体来挖掘他们偏好的导航路径。实验结果表明该方法能准确反映出用户的浏览兴趣。
关键词
WEB使用挖掘
兴趣
导航
模式
蚁群优化
群体用户导航模型
Keywords
web usage mining
interest navigation patterns
ant colony optimization
users navigation model
分类号
C931 [经济管理—管理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群算法的群体用户兴趣导航路径发现
马溪骏
凌海峰
刘业政
姜元春
《中国管理科学》
CSSCI
2006
7
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