Web数据挖掘中频繁访问页组有趣性的研究

关联规则挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究课题,而其中重要的一个问题就是挖掘出的规则的兴趣度评估。在实际的应用中,一般的关联规则算法往往很容易从Web数据源中挖掘出大量的规则,而这些规则中,大部分对于用户来说是不感兴趣的。本文结合网络站点拓扑结构,提出了有趣关联规则的算法(MIR)。利用页面之间的关联概率对所产生的频繁访问页组的有趣度进行评价,得到有趣度高的频繁访问页组。实验显示,MIR算法提高了规则的利用率,有效的改善网站拓扑结构。