基于Web数据挖掘的用户浏览兴趣路径研究

使用Web日志与用户浏览行为相结合的方式对用户浏览兴趣模式进行挖掘。分别建立以访问次数、平均到网页中字符数的访问时间和拉动滑动条次数为元素值的矩阵,通过对矩阵进行路径兴趣度的计算得到兴趣子路径,进行合并生成用户兴趣路径集。实例分析表明该算法是可行和有效的,对于电子商务网站的优化和实施个性化服务具有意义。

基于云计算的用户浏览偏爱路径挖掘算法

从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径是一个重要的研究课题。目前的挖掘算法注重客观访问频度,忽略了用户对这一频繁访问路径是否感兴趣。在分析目前用户偏爱路径挖掘算法存在的问题的基础上,结合网站拓扑结构图修正基于频度的用户偏爱路径的衡量标准,提出了有用偏爱度的概念,从而剔除由于页面放置和链接等因素对挖掘的影响;针对目前基于单一节点的挖掘系统的计算能力不足的问题,利用云计算的分布式处理和虚拟化技术的优势,给出了一种基于云计算的数据处理方法,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。实验表明,该算法针对大数据量的日志进行挖掘,准确率和效率比普通基于频度进行用户浏览偏爱路径挖掘的算法有所提高。

基于Web使用挖掘的用户有效偏爱浏览路径研究

在浏览偏爱路径研究的基础上提出了网络拓扑结构加权的方法,与用户浏览路径进行结合得到用户实际浏览偏爱路径。设定网络拓扑主干路径的权值小于远离主干路径的路径权值,远离主干路径的高频路径是网络拓扑设计者期望得到的有效信息,能够较好地用于改进网站设计,进而提高用户服务质量。最后与NPPMA算法在有效度方面进行了比较,以此证明算法的可取之处。