一种基于URL路径的页面用户聚类方法

结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种基于路径的Web页面相似度聚类算法,使用用户的浏览行为描述和用户对页面的访问次数建立Web站点的访问矩阵,并在此基础上对站点进行URL用户聚类。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法的URL聚类算法对Web用户聚类是有效的。     

基于偏爱路径的个性化推荐系统

目的设计实现基于偏爱路径的个性化推荐系统原型。方法通过建立Web站点访问的一种矩阵表示模型,并据此挖掘用户浏览偏爱路径。结果分析了偏爱度与置信度的区别,提出了页面平均兴趣度的概念,改进了用户浏览偏爱路径算法。引入页面平均兴趣度的概念,给出了Web站点访问的一种矩阵表示模型,在此基础上挖掘用户浏览偏爱路径。结论该方法能准确地反映用户浏览兴趣,证明该系统具有较高的准确性。     

基于网页关键词的个性化Web推荐算法

个性化Web推荐系统是利用用户的浏览行为定制符合用户结构和内容的过程。在综合应用协作过滤和内容过滤方法的基础上,通过对网站网页关键词的评估,提出了一种新的个性化Web推荐算法,研究了基于网页关键词的个性化模型,网站页面中关键词的权重计算,基于协作过滤的新用户推荐,基于内容过滤的再次推荐方法,以及基于用户群的用户兴趣调整方法。实验证明,本算法能够以较高的效率对用户进行网页推荐。     

一种基于Web日志挖掘的用户偏爱度度量方法

分析了用户访问Web站点的浏览日志,度量用户的浏览行为.实验从实际获得的Web日志着手,进行Web日志的挖掘,提取用户浏览Web的行为特性数据.通过时间阈值进行会话的划分,选取合适的数据预处理,归一化后生成数据模式向量,引入人工神经网络中的自组织特征映射(SOM)模型,对用户访问倾向聚类,对用户浏览的偏爱度进行度量,为Web站点的进化提供依据.     

一种基于客户端的用户浏览行为的采集方法

Web使用挖掘技术通过挖掘并分析用户对Web站点的访问模式,在帮助Web站点调整结构,确定产品的市场战略,提高商业活动的效率等方面存在广泛的应用前景。如何得到准确的用户浏览行为信息,是Web访问挖掘研究的一个重点。本文主要对在客户端获取准确的用户浏览行为信息的过程进行了研究。     

一种基于客户端的用户浏览行为的采集方法

Web使用挖掘技术通过挖掘并分析用户对Web站点的访问模式,在帮助Web站点调整结构,确定产品的市场战略,提高商业活动的效率等方面存在广泛的应用前景.如何得到准确的用户浏览行为信息,是Web访问挖掘研究的一个重点.本文主要对在客户端获取准确的用户浏览行为信息的过程进行了研究.     

高校图书馆搜索引擎中Web挖掘的应用研究

针对高校学术信息资源检索的精确度问题,提出了运用Web挖掘的高校图书馆搜索引擎系统。它主要对Web使用记录挖掘及其用户兴趣模型的建立进行了详细分析。首先它阐述了高校图书馆搜索引擎系统的4个过程,其中主要提出建立用户兴趣模型时采用的一种利用用户浏览页面集的内容信息和浏览行为信息,隐式地创建用户兴趣描述文件的方法;然后阐述了高校图书馆搜索引擎系统的各处理模块;最后设计了结合Web数据挖掘的高校图书馆搜索引擎系统操作过程,保证了所创建的用户兴趣模型的准确性,从而有效地提高高校图书馆搜索引擎系统的查准率。     

基于聚类的Web用户访问模式的算法研究

用户对Web站点的访问代表了用户对Web站点上页面的访问兴趣,这种兴趣程度可以通过用户对Web站点上页面的浏览顺序及页面上的浏览时间表现出来.通过对Web用户访问路径的分析,提出一种基于浏览路径及浏览时间的相似度的度量方法.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.最后使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法,应用粗糙Leader聚类算法Web用户的有效性.     

基于综合用户信息的用户兴趣建模研究

为实现个性化服务,理解用户兴趣成为提供搜索服务的关键任务,因此针对传统的用户兴趣建模技术的一些不足,提出了基于浏览内容、浏览时间和操作时间的综合用户兴趣建模方法,将VSM和SVM引入用户兴趣模型的构建,并在此基础上给出了推荐系统的框架,实现了基于此模型的推荐系统.试验结果显示,系统较好的实现了用户感兴趣信息的推荐.     

基于Web浏览的高校图书馆用户个性化研究

本文对当前主要的Web挖掘技术和高校图书馆用户兴趣建模技术进行了分析,提出了以高校图书馆用户在高校图书馆网站浏览内容分析为主,浏览行为分析为辅的高校图书馆用户兴趣挖掘过程模型。而基于Web浏览内容挖掘所得到的用户兴趣模型能较准确地描述用户的兴趣。     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

基于数据挖掘技术的网页个性化推荐系统分析

介绍了＂网络迷航＂现象及WEB数据挖掘技术,讨论了网站用户浏览行为及获得用户浏览行为模式的方法,构建了模拟网页个性化推荐系统,使网站的页面设计更具个性化,节省搜索网页的时间.     

下一代移动推荐系统

推荐系统的目的是通过利用用户的评价信息,实现从过载的信息中识别出用户感兴趣的内容.移动环境下的空间数据复杂性较高,并且用户的上下文信息更加模糊,从而使得移动个性化推荐相比于传统领域面临更大的挑战.本文通过介绍传统推荐算法和移动环境下个性化推荐的特性,给出了移动推荐的挑战;在基于GPS信息的出租车线路推荐和旅游包推荐两个移动案例基础上,提出了移动序列推荐问题及基于约束的旅游推荐问题,并给出了相应的解决方案.     

智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型

针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题，提出一种新型混合标签感知推荐模型（hybrid tag-aware recommender model，HTRM）。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示；特征层引入自编码器提取项目的自相似特征，采用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）提取用户行为特征；门控层联合用户和项目的特征，并输入至全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN）进行评分预测。实验结果表明，与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比，HTRM模型设计更合理，可以获得较高的推荐预测精度。     

混合推荐技术在Web挖掘中的研究

协同过滤算法是至今最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中。但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化以及类似特征用户对用户相似度的精度具有影响等因素,针对这个问题,提出了一种混合推荐技术。实验表明,推荐系统的推荐质量得到显著提高。     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。     

自适应Web QoS模型研究

描述了一种自适应Web QoS控制器模型。该模型通过对用户请求根据一定的请求分类策略进行分类以及动态监控和调整Web服务器配置参数的方法来达到要求QoS级别,使用启发式的禁忌搜索算法来求得QoS最优化配置,并通过仿真试验证实了使用此控制模型可有效保证网站的服务质量(QoS)。     

Hybrid Recommender System Incorporating Weighted Social Trust and Item Tags

With the rapid development of social network in recent years, a huge number of social information has been produced. As traditional recommender systems often face data sparsity and cold-start problem, the use of social information has attracted many researchers' attention to improve the prediction accuracy of recommender systems. Social trust and social relation have been proven useful to improve the performance of recommendation. Based on the classic collaborative filtering technique, we propose a PCCTTF recommender method that takes the rating time of users, social trust among users, and item tags into consideration, then do the item recommending. Experimental results show that the PCCTTF method has better prediction accuracy than classical collaborative filtering technique and the state-of-the-art recommender methods, and can also effectively alleviate data sparsity and cold-start problem. Furthermore, the PCCTTF method has better performance than all the compared methods while counting against shilling attacks.     

基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向".目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等.因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐...     

加入用户评分偏置的推荐系统排名模型

针对现有推荐技术忽视了推荐结果总体多样性的问题,提出一种加入用户评分偏置的推荐系统排名模型.该模型通过交叉验证获取偏置调节参数,用以计算用户评分偏置,利用该偏置改进了传统模型中的用户阈值计算方法,从而保证总体多样性的提升效果可作用于全局用户.通过在阈值计算环节引入多样性调节因子,并结合多种排名算法,实现了总体多样性和精准度的精细控制.实验结果表明,相对于传统的基于经验取值的排名模型,所提模型在保证推荐精准度的同时,提高了推荐结果的总体多样性,可以方便地嵌入互动电视和电子商务等推荐系统,无需对原功能模块进行改动.