基于数据挖掘的网页个性化推荐系统分析

通过分析和提取数据库服务器上的网站描述文件和网站日志文件,获得浏览用户的浏览行为模式,分析了网页间的相关性,从而构建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。     

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。     

手持设备上基于隐式反馈的网页兴趣块提取

为使用户在手持设备上提取用户兴趣是重要基础,提出一种基于用户隐式反馈的方法。该方法从网页中提取兴趣块(用户感兴趣的网页内容),假设用户的浏览行为如在块上的停留时间、滚动次数、滚动速度、进入链接的次数等与用户是否对块感兴趣相关。从手持设备上的浏览行为中提取了34种隐式反馈特征,通过分析18个用户在608个网页的9474个块上的浏览行为,验证了其中29种特征与兴趣块的相关性,并且这种相关性能用于跨用户、跨网站的兴趣块提取。该文的研究成果可用于建立个性化的用户偏好模型,应用在手持设备上的自适应网页浏览中。     

手持设备上基于隐式反馈的网页兴趣块提取

为使用户在手持设备上提取用户兴趣是重要基础,提出一种基于用户隐式反馈的方法。该方法从网页中提取兴趣块(用户感兴趣的网页内容),假设用户的浏览行为如在块上的停留时间、滚动次数、滚动速度、进入链接的次数等与用户是否对块感兴趣相关。从手持设备上的浏览行为中提取了34种隐式反馈特征,通过分析18个用户在608个网页的9474个块上的浏览行为,验证了其中29种特征与兴趣块的相关性,并且这种相关性能用于跨用户、跨网站的兴趣块提取。该文的研究成果可用于建立个性化的用户偏好模型,应用在手持设备上的自适应网页浏览中。     

Web访问信息挖掘在电子商务个性化服务中的应用研究

通过对用户访问信息进行有效的数据挖掘,可以从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。     

基于网页类方法进行预测的研究

在网络时代的今天,不同类型,不同内容,不同结构的网站浩如烟海,而网站建设所面临的一个主要问题是：如果能够深入了解用户的浏览兴趣和浏览习惯、预测用户的浏览路径,就可以通过修改网页结构来提高用户的浏览效率,从而提高网站的访问量和访问效率。前人采用基于Markov链用户浏览预测模型的方法对用户的浏览路径进行预测,其缺点是不能确切反应出用户所感兴趣的网页类别,以及用户在不同类别间访问跳转的联系,本文试图通过首先将网页分类,从而基于“网页类”再对用户的浏览进行预测,可以达到了解用户对不同类别网页访问习惯的目的,从而提高网站开发设计的质量。     

基于网页浏览的用户兴趣度研究

根据高校校园网用户的网页浏览记录,着重分析用户在浏览网页时的不同行为兴趣特征.首先利用文本分类技术,分析提取出用户的兴趣行为关键词.其次在兴趣行为关键词的基础上,选取了若干典型个体用户,统计出这些典型个体用户网页浏览记录中对于每个兴趣关键词的访问量随时间变化的关系.最后运用归一化的方法对典型个体用户的兴趣度进行量化研究,从而实现了对于用户网页浏览过程中不同兴趣行为的度量以及进行相互比较的目标.     

自动对用户感兴趣的词进行加亮的用户个人代理

为了帮助用户浏览网页时更快的找到他所需要的信息,提出了一种新的用户个人代理当用户浏览网页时,这种用户代理可以为用户自动加亮所感兴趣的词.用户访问过的网页首先根据内容被分到事先分好的几个目录中,这个分类用于理解用户访问的上下文.在每个目录中可以根据用户的访问历史纪录,用统计的方法得到用户的兴趣地描述.这些个性化的描述,可以为用户快速浏览,定位所需要的信息提供很好的帮助.实验结果证明了该做法改善了用户对网页的浏览状况.     

WEB数据挖掘中用户兴趣模型设计

通过跟踪用户的兴趣与行为提出一种采用显示和隐式相结合的方式创建用户兴趣模型的方法.对用户浏览的WEB页面和用户浏览网页的浏览行为进行分析,得到用户兴趣模型.     

基于多模式测量的网站用户行为意图预测模型

研究了用户浏览电子商务网站时的行为意图预测模型.运用实验研究的方法,测量了用户在初次浏览电子商务网站时情感体验的三个方面(主观情感体验、眼动特征以及生理反应),以及用户浏览电子商务网站之后对于网站的行为意图(接近趋势),采用方差分析的方法提取了影响用户行为意图的情感体验指标,基于支持向量机建立了用户情感体验与行为意图之间的关系模型.结果表明,综合使用主观评价指标、眼动指标和生理指标能够很好地预测用户对于网站的接近趋势.     

基于Web挖掘的用户个性化服务研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现．使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理，解决网络用户的个性化服务问题。论文主要论述了一个更新的频繁路径集的Web挖掘算法在网络用户个性化服务中的应用。     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

基于Web内容挖掘的个性化学习系统

基于Web的个性化学习是在远程学习和个性化服务相结合的基础之上发展起来的.利用Web挖掘的方法,针对用户的兴趣变化,搭建了个性化学习系统.并且通过模拟实验,验证该系统的有效性.     

智能Web站点技术研究

为了使Web站点进一步适应当前复杂的电子商务，必须引入智能技术，通过融合XML信息交换、智能文档分析与搜索、数据库动态网页、数据仓库，虚拟现实和流式多媒体等技术，将能够建立起支持生动的个性化服务、智能搜索与信息推送、实时交互与协同工作、事务处理与决策支持、通用数据访问与数据挖掘等功能的智能站点。     

一种基于关联矩阵的自适应Web站点的研究与实现

自适应Web站点站能够根据用户需要快速灵活地改变自身,动态适应不断变化的用户需求和应用环境.通过Web日志文件的挖掘,找出用户的访问模式,及该模式中的访问类型,而且分析当前访问页面的频繁度后,形成经过内容裁剪的个性化页面来压缩Web页面内容.在此基础上,设计了一个自适应站点模型,改善Web站点的结构和组织形式以使站点达到更好的效果.     

基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索研究

随着计算机网络的快速增长和Web内容的动态变化,通用网络搜索引擎的不足越来越明显.文章提出了一种基于模糊概念网的多Agent个性化信息检索模型,描述了个性化信息检索的过程和检索机制,讨论了应用不同方法的Agent检索效果.实验结果表明,使用个性化多搜索引擎检索的结果比其他搜索引擎检索的结果具有更好的整体性能比,能改善用户需要的检索结果.     

个性化搜索引擎与Web挖掘技术

Web挖掘技术是将传统的数据挖掘技术与Web技术相结合。本文分析了与Web挖掘有关的几个重要问题，并详细论述了web挖掘在个性化搜索引擎中的应用。     

基于XML的Web数据挖掘技术的探讨

随着信息时代的来临,Web数据挖掘成为了一门新兴研究领域,分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型。     

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。