一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法

通过给出页面层次的概念,充分考虑用户在页面上的浏览时间以及在路径选择上表现出来的浏览偏爱,结合Web站点的结构层次特征,提出了一种改进的Web用户浏览偏爱模式挖掘算法。通过具体的事例和试验数据证明,新的模型能够更准确地寻找用户浏览偏爱模式,从而发现用户的兴趣和爱好。

使用语言最小支持度和偏爱度挖掘偏爱的模糊浏览路径

提出了使用语言最小支持度和偏爱度的web日志挖掘方法.表示用户兴趣和偏爱程度的支持度和偏爱度被刻画成相应的模糊语言变量,通过与最小语言支持度和偏爱度(模糊语言变量)比较,判定该网页是否是一个用户偏爱网页,这种语言的输入输出更自然更易理解.此外,网页上的浏览时间也是反映用户兴趣和偏爱的一个重要因素,它也被表示成相应的模糊语言变量,既体现不同网页浏览时间的不同,也可以忽略它们之间的细微差别.所获得的带有模糊时间的用户偏爱浏览路径更能反映用户的兴趣和偏爱性.

一种从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径的算法

针对当前Web站点设计与管理的复杂性以及优化其拓扑结构的需要,提出了一种从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径的算法。该算法引入反映页面浏览频率的访问矩阵与支持-偏爱度,得到访问矩阵行向量间的Hamming距离矩阵,将相似性阈值与其元素值逐一比较,获得候选兴趣子路径2-项集,根据支持-偏爱度阈值,将子路径集中不符的子路径剔除,合并子路径,生成用户浏览偏爱路径。实验结果证明了该算法的有效性。