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相似文献
 共查询到16条相似文献，搜索用时 312 毫秒
1.
基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统   总被引：8，自引：0，他引：8  
王勋  凌云  费玉莲 《情报学报》2005,24(3):324-328
针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户的兴趣模型.系统能依据用户兴趣模型实现内容过滤推荐,同时也能通过比较不同用户的兴趣模型实现协作过滤推荐.经模拟实验测试表明,本文提出的推荐方法是可行并且有效的.  相似文献   

2.
文章通过对个性化推荐和数据建模理论研究,分析了普通的Web日志格式采集到的数据无法满足个性化用户分析、预测和推荐精度需要的局限性。提出定制Web日志数据建模的过程及方法,建立了定制Web日志模型原型。通过应用数据挖掘技术的关联分析、分类和聚类实验,实验结果表明,通过定制Web日志的方式采集的数据质量能够很好地满足发现关联规则、内容分类和用户聚类的需求,从而提高个性化推荐的精度。同时,定制的Web日志数据还具有简化数据预处理、多用途的优点。  相似文献   

3.
Web用户访问模式挖掘技术可以从服务器、浏览器端的日志记录中自动发现用户的访问偏好、兴趣和趋势等信息,目前已经成为web挖掘领域的一个研究热点.文章首先给出Web访问模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了框架模型中主要组成部分的工作原理,在此基础上,对Web访问模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作了阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现、用户可视化界面等,最后分析了未来该领域的研究重点作了展望.  相似文献   

4.
Web 用户访问模式挖掘技术可以从服务器、浏览器端的日志记录中自动发现用户的访问偏好、兴趣和趋势等 信息,目前已经成为web 挖掘领域的一个研究热点。文章首先给出Web 访问模式挖掘系统的一般框架模型,然后介绍了 框架模型中主要组成部分的工作原理,在此基础上,对Web 访问模式挖掘系统中的一些关键技术的最新研究进展状况作 了阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现、用户可视化界面等,最后分析了未来该领域的研究重点作 了展望。  相似文献   

5.
阮光册 《图书情报工作》2011,55(11):121-124
网络用户行为研究大多采用Web用户日志挖掘,首先介绍Web关联规则应用的传统方法,并指出传统方法中忽略了用户兴趣这一因素研究,更多的是以网页高频出现为挖掘结果进行聚类。针对这一问题,提出一种基于Web关联规则挖掘、页面内容和会话相似度相结合的研究方法,聚类出用户频繁访问的页面组,以发现网络用户行为的规律。在案例应用中,以上海某高校学生网络行为研究为例,得出相关结论。  相似文献   

6.
大多数传统的数据挖掘算法,通常是在二进制值的事务数据库中在单一层次上发现属性之间的关联关系即关联规则,但是大多数的数据库包含有大量量化的值。通常人们采用分区的方法处理量化值,然而这种处理方法带来分区过硬的问题。本文使用模糊的方法从Web日志中发现模糊泛化的Web网页之间的关联规则,它们能够体现出带模糊浏览时间的网页之间的关联关系。通过实例分析表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效的模糊泛化关联规则的提取。  相似文献   

7.
Web日志挖掘数据预处理方法研究     总被引：1，自引：0，他引：1  
Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究，可以对网站的组织结构及其性能进行改进，增加个性化服务，发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别用户会话、格式化，目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列，并给予了算法实现。  相似文献   

8.
搜索引擎日志记录了用户与系统交互的整个过程。对日志文件进行挖掘,可以发现用户进行Web搜索的行为特征与规律,有效改善搜索引擎系统的性能。在对国内外相关研究进行系统梳理和总结的基础上,文章提出了一个Web搜索引擎日志挖掘的研究框架,主要包括日志挖掘的研究内容、数据集的选择方法、数据预处理的方法、不同地域用户行为的特征与比较、如何应用于系统性能的改善等内容。  相似文献   

9.
吴瑞  史文武 《情报学报》2006,25(5):629-633
基于用户访问网页的不同序列反映了用户特定的兴趣,提出了Web日志中用户存取模式的聚类算法。利用传统的Leader算法只扫描数据集一遍的优点,以及粗糙理论在处理含有不确定信息问题上的优势,给出了结合粗糙理论的改进Leader算法对用户存取模式进行聚类方法,使得同一类中的用户存取模式尽可能的相近或相似,不同类中的模式尽可能的相异。实验结果表明,该算法在可承受的计算时间内可对Web日志中的用户存取模式进行有效聚类。  相似文献   

10.
企业知识发现中的个性化Web推荐服务研究   总被引：6，自引：1，他引：5  
李勇  苏新宁  邓三鸿  任皓  周军  孔敏 《情报学报》2003,22(3):347-353
本文主要论述企业知识发现中基于个性化服务的Web推荐构成 ,提出了基于个性化技术构建用户兴趣模型的算法。文章根据用户有无介入兴趣模型构建的学习过程区分n元预测模型、用户兴趣关联规则库及利用用户兴趣词典进行Web页面请求预测的算法。最后介绍了Agent技术在企业个性化Web推荐系统中的应用  相似文献   

11.
构建基于Web数据挖掘技术的信息服务系统   总被引：5，自引：0，他引：5  
介绍Web数据挖掘的种类和方法,提出一个基于Web数据挖掘的信息服务系统结构,该结构以数据挖掘模块为中心,处理数据库、智能代理、Web服务器日志和用户接口多数据源的信息,以改善文献情报机构的服务质量。  相似文献   

12.
微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型（NTDM）来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。  相似文献   

13.
沈思 《图书情报工作》2009,53(23):111-114
为提高网络信息激增中个性化信息推荐的有效性和智能性,将关联规则技术和Multi Agent技术应用到个性化信息推荐中,设计一个通过对用户日志挖掘以产生个性化信息推荐的系统PIRS。该系统包含6个不同层次具有独立功能而又相互关联的Agent任务模块,引入多个Agent收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为,体现个性化信息推荐的智能性;利用PIRAgent在用户日志中进行挖掘时,采用的关联规则挖掘方法是基于位对象技术和改进的FP Tree构造方法,提高系统推荐效率。  相似文献   

14.
The Central Medical Library (CMK) at the Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Slovenia, started to build a library Website that included a guide to library services and resources in 1997. The evaluation of Website usage plays an important role in its maintenance and development. Analyzing and exploring regularities in the visitors'' behavior can be used to enhance the quality and facilitate delivery of information services, identify visitors'' interests, and improve the server''s performance. The analysis of the CMK Website users'' navigational behavior was carried out by analyzing the Web server log files. These files contained information on all user accesses to the Website and provided a great opportunity to learn more about the behavior of visitors to the Website. The majority of the available tools for Web log file analysis provide a predefined set of reports showing the access count and the transferred bytes grouped along several dimensions. In addition to the reports mentioned above, the authors wanted to be able to perform interactive exploration and ad hoc analysis and discover trends in a user-friendly way. Because of that, we developed our own solution for exploring and analyzing the Web logs based on data warehousing and online analytical processing technologies. The analytical solution we developed proved successful, so it may find further application in the field of Web log file analysis. We will apply the findings of the analysis to restructuring the CMK Website.  相似文献   

15.
The following study analyzes user search behavior using a tabbed-search interface. For this study, a transaction log was used to collect information about user searches and included tab used; search terms; date, time, and location of search (on campus or off campus); as well as a unique ID to identify the user session and another ID to identify each transaction. This article explains the process for examining 4,300 search queries conducted on the library homepage during an academic semester and presents findings from the analysis. The article also details enhancements that were made to the tabbed-search interface as a result of the transaction log analysis. Additionally, the article discusses the merits of using a transaction log as a method of ongoing assessment of a library Web site's search interface.  相似文献   

16.
通过挖掘网络日志中的查询词语义关系,将《知网》的语义知识加入到聚类算法中实现搜索引擎优化。该方法通过机器学习算法深入挖掘查询日志,对其中的查询串进行概念相似度、语义聚类等计算,使返回网页更加合理,将更准确的网页结果呈现在用户面前,能够更好地满足用户需求。  相似文献   

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