基于WUM的个性化智能推荐技术研究

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1、摘要随着Interent的迅速发展和www(worldwideweb)技术日渐成熟并向社会生活各方藤渗透，可利用的信息资源的数量越来越大，类澄越来越多，人类交互僖患也不可避免圭氇电子化和海量纯。巨量静、无组织的信息，以及Interent上信息资源分布的广泛性，给用户寻找感兴趣的信息增加了困难，用户不知道如何更有效地发现自己所需静信息资源。露显，现有懿信惠发鸯霹搜索弓

2、擎，壶予其固有懿缺点，无法有效地解决这两类问题。传统的数据挖掘技术和WEB相缩合衍生的WEB挖掘技术为有效解决这一问题开辟了崭耨的途径。本文尝试剥用W

3、EB挖掘技术对海量懿WEB访闻目志数据进行深入圭氇分孛厅帮研究，挖掘出用户的个性化访闻事务模式，并在此基础上对用户进行锗能地信息推荐，达到个性化主动信息服务的目的。所做鹏工作主要包括以下几个方面：(1)分折了数据挖稼技术豹产生疆蠢襄发展骛最，介绥了当蓠国蠢外数据挖掘技术研究的现状。(2)对WEB数据挖掘体系结构进行了深入的分析和研究，综述了WEB数据挖搬，绘出了稳关鲢定义秘分类，著藏WEB基怨萋翼半结构纯数据的挖掘技术进行详细地探讨，描述了WEB日志数据挖掘的一般过程。(3)讨论了WEB使用记录挖掘的预处理方法舱一

4、般流程及相关定义。掇滋了基予弓}耀时长豹事务模式识剃方法、基予最大前礴引用的事务模式识别方法和基于时间窗的事务模式方法。(4)讨论了两种用户事务模式的聚类方法，即蒸于最大前向访问路径导蕊一内容事务模式夔聚类方法翻基予凌容事务模式戆聚类方法，并分剐提出了基予结构系数的用户事务之间的相似度计算方法和基于共同祖先、子孙相似系数的相似度计算方法。试验结果盛示。基予最大蓠向访阉路径导艘一内容事务模式的聚类将访闻潞径耜似熬爝户事务摸式聚类到一起，因此，跣较适合在线个性化推荐服务。而基于内容事务模式的聚类方法则较适合关联性强的W

5、EB页的聚类分析。(5)磋究了基予黼8捷惩模式挖掘懿在线个瞧纯智麓德悫推荐黢务，分为在线部分和离线部分。离线部分主要完成从站点服务鞭珏二￡照大学÷}算规2000研究生弼字拯替老i

6、}ll：张森涛汪工渡太学疆圭论室器麴访问log文件中挖掘出适合在线智能个性化推荐服务的照户事务模式，分别采用了藜于关联觌燹

7、j挖掘方法和聚类焉户事务方法获取用户个性化模式。在线部分，实现基于关联规则挖掘的个性仡褥能拣荐服务和基于URL聚类耩式的个槛纯餐能推荐服务。本文对这两神魉能推荐方法进行了分析、比较，总结了它街的优缺点。实验结果显示，

8、该智驻摊荐系襞是可行蠢有效的。关键词：Web挖掘；Web日志挖掘；关联规则：最大前向访问路径：淄览模式渐{王羔业丈掣计冀扭2000蝌究生周字揩粤孝掰}辩森篷鋈三塑态塑圭整塞ABST融kC譬Withthefast-growingInternetandthematurationof箨释箨(worldwideweb)，applicationsbasedonthistechnologyareenteringintoeveryaspectsofoursociety，themountoftheinformationwhichc

9、anbemadeuseofbecomemoreandmorelarger}eithertothetypeofit。Inevitablythetransactioninformationofhumankindisbeingelectrified。ttisdifficultfortheusertosearchouttheneededinformationbecauseofthei托or篷ani嚣a屯io轻andlargenessoftheinformationandtheuniversalityoftherecourc

10、einInternet+Furthermore，theinformationaccessandsearchenginecannotresolvetheseproblemselfiCiencyfortheirinheredefect．TheamalgamationofthedataminingandWEBofferanewwaytoresolvetheproblem。Thispapertrytomadein”depthanalysisandresearchontheWEBlogsdatabyWEBdatamining

11、resultinginauser’stransactionpattern，mudachievetheintelligentservicesofDer嚣onaliz鑫tio魏recommendation。Thecontentsofthisdissertationare氇塞follows：(1)Wereviewtheoriginandbackgroundofda