持久偏爱的Web用户访问路径信息挖掘方法

现有的Web用户访问路径信息发现方法大都着眼于从静态的Web日志快照中进行挖掘。本文力图从Web访问数据的历史演变过程中，发现新的知识——持久偏爱的Web用户访问路径PP-WAP。PP-WAP实际上是历史访问序列WAS中大部分时间支持度值波动很小且保持较高的访问路径信息。本文首先介绍了相关背景和PP-WAP的应用领域。接下来，利用无序树结构来表示历史WAS集合，同时给出了PP—WAP的定义和挖掘算法描述。最后，分别针对模拟和实际数据集对算法的可扩展性以及PP-WAP的应用价值作了实验分析。

Web用户访问路径的差异性度量方法研究

Web站点个性化已经成为当前研究的一个热点,人们通过各种方法,对网站内容、结构、用户行为等进行数据挖掘,建立用户兴趣模型,为网站用户提供更好的服务,加强网站的竞争力。在当前网站个性化的方法中,基于用户行为分析的方法是最具有竞争力的一类方法。对Web用户行为进行分析用得较多的技术是对Web用户访问路径进行聚类以发现有意义的模式。而良好聚类的前提是有效地度量Web用户访问路径的差异性。针对这个问题,提出了一种新的Web用户访问路径差异性度量方法,通过模拟实验也验证了方法的正确性。