基于LQN模型的租户兴趣浏览路径挖掘

面向云计算环境中多租户应用的租户个性化服务需求,从多租户应用日志记录挖掘出租户兴趣浏览路径受到关注。针对传统的以浏览频度为主体的网络拓扑图研究问题,为了更好地找出租户在云平台网站上的兴趣网页,挖掘租户的兴趣浏览路径,综合租户对网页的浏览时长、接收字节数和浏览频度等多个要素定义租户兴趣度,构造租户执行图,纠正路径交叉状况以消除租户执行图中存在的多余路径,对循环路径中的对等节点进行整合以 消除循环嵌套,给出了 一种基于分层排队网（layered queue network, LQN)模型的租户兴趣浏览路径挖掘方法,在此基础上,借助广度优先遍历（breadth first search, BFS)算法进行挖掘。实验证明,改造后的LQN模型在租户兴趣浏览路径挖掘方面的效率有所提高。