基于用户访问兴趣的Web日志挖掘

Web日志挖掘可以发现访问者兴趣和需求, 提出了一种改进的以访问时间、点击次数以及访问路径共同刻画用户的访问兴趣的Web日志挖掘算法. 首先以Web日志为基础构建相关矩阵, 使用平均访问时间相似度和访问路径相似度共同度量用户访问兴趣的相似程度, 最后采用直接聚类去除相交项的聚类算法将相似用户和相关URL聚类. 实证分析结果表明该算法能较好地解释用户的实际访问兴趣, 从而为网站提供相应的运营建议.     

移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法研究

针对当前个性化精准营销推荐策略研究中用户情境多样性和动态性等问题的挑战,提出了一种移动情境感知环境下的用户行为模式挖掘算法.该方法采用一种嵌套键值模型,对多源异构的移动情境感知信息进行有效融合和存储,构建了基于规则的多维序列模式挖掘算法MSP及其改进算法UTDMSP,能够从用户移动情境感知信息和交互行为中发现全局频繁和局部频繁的用户行为模式,识别用户长期保持的行为习惯和兴趣偏好,以及近期习惯和偏好的变化新趋势.在真实数据集上验证了本文所提出模型和算法的有效性.     

基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的知识推送算法

为了提高用户相似度计算的精度和知识推送的准确度,提出了一种基于热门物品惩罚和用户兴趣变化的协同过滤推送算法。该算法首先对知识项进行聚类;其次在每一类中引入用户兴趣度函数来对类内未评分知识项进行评分值预测;然后在每个类的用户相似度计算中引入热门物品权重系数,用以惩罚热门物品对用户相似度的影响;最后在推送当中引入用户兴趣随时间变化的权重系数。实验还采用MovieLens数据集进行了测试,结果表明,改进后的算法比传统的协同过滤算法在推送准确度上有明显提高。     

目标识别的灰色工程方法研究

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具,在工程技术、社会、经济等领域应用广泛.探讨了灰色系统理论在目标识别中的应用问题,提出了目标识别的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法及灰色统计聚类算法.     

基于区间二型模糊集的模糊等价关系聚类分析

传统聚类算法在解决含有不确定性的聚类问题时具有很大的局限性,为了更好地解决聚类问题中的不确定性,论文基于区间二型模糊集理论,提出了基于二型模糊等价关系的聚类分析算法.论文首先将语言变量信息完整地转化为区间二型模糊集,接着把语言变量和区间二型模糊集的优势相结合,通过区间二型模糊集的Jaccard相似度,提出了基于区间二型模糊语言变量的模糊等价关系聚类分析新方法,并设计了具体的算法流程.新聚类算法相对于传统的模糊等价关系的聚类算法,具有更好地处理不确定性问题的能力,避免了聚类计算过程中的信息丢失.同时新聚类算法可以灵活给出随聚类相似性参数变化的动态聚类结果.论文最后以电商平台的手机品牌聚类为例,验证了新算法的可行性和合理性.     

一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法

Web使用挖掘作为数据挖掘的一个重要任务,有助于了解用户群体的特征,从而为其提供个性化服务.提出了一种基于用户会话聚类的Wei使用挖掘算法.首先,对Web日志预处理采用基于时间窗的用户会话识别方法,提出了一种基于三元组的用户会话表示方法,并在此基础上给出了基于网页语义相似性的会话处理方法,该方法能够在保持用户兴趣不变的情况下有效降低会话维度;其次,提出了一种基于时间及频次的用户会话相似性度量方法;最后,设计了一种两阶段PS-KM会话聚类算法,先用PSO方法进行全局搜索再转入基于K-means方法的局部聚类过程.仿真表明了算法的有效性.     

信息过滤技术及Visual J++实现

信息过滤技术的目的是滤除信息垃圾、建立主动服务机制.论述了信息过滤技术中的原及其实现方法.采用话题为基本单位,分析了信息的特征,建立的用户兴趣模型;根据用户反馈来动态地了解用户的兴趣变化,提出了潜在语义标引的过滤算法,并依据用户设定的不良信息库更有效地过滤出用户所需要的信息.利用Visual J++(VJ)实现了信息过滤软件基本功能,实验证明上述过滤算法的有效性.最后给出了在信息过滤技术中正在研究的几个问题.     

基于GPS轨迹的用户兴趣点及频繁路径挖掘研究

用户在一定区域内的长期移动行为与某些物理位置相关,如家和办公室等.为了从用户的日常移动轨迹中找出这些位置与轨迹的关系,本文提出一种新的基于移动位置扰动的端点划分与聚类方法.该方法首先将GPS轨迹划分为成组的线段集,然后运用聚类方法将地理上相似的端点进行聚类以检测用户的个性化兴趣点,最后利用原始轨迹来映射个性化兴趣点之间连接关系,生成用户在区域内的移动路径网络.理论与实验结果表明,本文提出的方法可有效地从大量GPS轨迹中发现用户的频繁路径及个性化兴趣点,从而能够为其提供更好的个性化地理信息服务.     

自适应网站地图的研究

国际互联网的规模变得日益庞大和复杂,访问者经常不能从网站上迅速获得所需的信息.网站地图可以用来帮助访问者了解整个网站的基本结构,但是通用的网站地图所展示的信息有限,而且大部分内容与用户的兴趣无关.本文对用户访问环境进行了3个层次的分析,根据网页间的链接结构和网页被访问的频率等指标,提出了一种构建动态网站地图的方法.随后,针对一个实际的网站进行了仿真实验.实验结果表明,本文所述方法可以使访问者在各个层次上了解所处的网站环境,达到有效导航的目的.     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.