关联规则和聚类分析在个性化推荐中的应用

提出了两种应用访问页面关联规则和访问模式聚类分析结果相结合进行个性化推荐的方法,即将聚类分析作为关联规则的预处理和将关联规则和聚类分析互补使用,并与单独应用访问页面关联规则或访问模式聚类分析结果进行个性化推荐时的推荐测度进行了比较·实验表明,将聚类分析作为关联规则的预处理的推荐方法可以显著地提高推荐的准确率,而将关联规则和聚类分析互补使用的推荐方法具有较高的推荐覆盖率·同时发现将聚类分析和关联规则结合使用并不能同时改善推荐的准确率和覆盖率·     

基于Web挖掘的类别推荐算法

使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采用Minnesota大学的MovieLens数据集进行实验,实验结果表明,改进的推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,在用户较集中的区域,其推荐精度明显较高,更重要的是当用户数据增多时,改进的算法有较强的稳定性.     

基于Web日志挖掘的网页推荐方法

针对传统单纯聚类算法实现网页推荐精确度欠缺的问题, 提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型, 并实现了相应的网页推荐算法, 算法结合聚类分析和关联规则挖掘, 能有效实现网页推荐. 实验结果表明, 在保障网页页面推荐覆盖率的条件下, 该方法有较高的精确度、 有效性和实用性.     

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...     

基于Web日志的个性化远程教育系统

文章提出了在用户访问兴趣基础上的个性化推荐算法,适用于个人网页的建议.由于该方法侧重于考虑到用户的访问兴趣,它不需要用户注册信息和文件的概述,使网页的建议不会打扰用户.     

基于网络内容和结构数据的用户浏览模型

Web推荐系统能为用户提供有针对性的个性化服务。但目前基于协同过滤和使用挖掘的推荐系统存在着诸如数据信息的不完整或不正确，推荐精度和质量不高等问题。为提高推荐系统的性能，必须将站点的内容和结构信息以及用户行为数据集成形成混合模式推荐系统，在推荐引擎里统一使用。基于此，本文提出一种新型Web推荐系统框架，能够将站点的内容，结构和用户的浏览行为综合考虑形成用户浏览模型，通过用户模型向用户推荐资源，初步实验表明该模型能有效改善推荐系统的性能。     

基于web日志挖掘构建个性化推荐系统

本文介绍Web日志挖掘和个性化推荐系统概念,对日志挖掘出访问网站的相似爱好的用户群体、页面之间的内在联系,以此改进网站性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率。     

基于Web挖掘的网站优化系统的研究

利用Web数据挖掘技术,对用户未来的访问进行预测和推荐,是实现网站柔性个性化服务的研究方向之一。本文简要阐述了Internet个性化服务的基本概念,研究了Internet个性化服务的体系结构和关键技术,以改进网站的设计,提高网站的访问率。     

Web数据挖掘技术及应用研究

Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透与融合的结果。本文介绍了Web数据挖掘的定义,Web数据挖掘的分类以及各自相关技术,并对Web数据挖掘的应用前景进行了探讨。     

Web数据挖掘技术初探

Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。讨论Web数据挖掘技术中各种类型的Web数据挖掘的基本过程以及它们所使用的一些相关技术,分析Web数据挖掘的特点及面临的挑战.     

Web服务的个性知识建模

个性化是Web服务发展的重要发展方向,而实现个性化的首要任务就是发现用户的兴趣知识。本文提出了从用户请求、服务注册信息、服务组合序列中获得三种个性化向量的方法,并建立个性知识库。三种向量分别作用于服务匹配、服务推荐以及服务组合推荐,为Web服务的个性化提供了模型和发展方向。     

Incremental Web Usage Mining Based on Active Ant Colony Clustering

To alleviate the scalability problem caused by the increasing Web using and changing users＇ interests, this paper presents a novel Web Usage Mining algorithm-Incremental Web Usage Mining algorithm based on Active Ant Colony Clustering. Firstly, an active movement strategy about direction selection and speed, different with the positive strategy employed by other Ant Colony Clustering algorithms, is proposed to construct an Active Ant Colony Clustering algorithm, which avoid the idle and ＂flying over the plane＂ moving phenomenon, effectively improve the quality and speed of clustering on large dataset. Then a mechanism of decomposing clusters based on above methods is introduced to form new clusters when users＇ interests change. Empirical studies on a real Web dataset show the active ant colony clustering algorithm has better performance than the previous algorithms, and the incremental approach based on the proposed mechanism can efficiently implement incremental Web usage mining.     

一种新的Web事务模糊聚类算法的研究

提出了一种新的Web事务模糊聚类算法。首先，在Web日志预处理后建立Web站点用户访问矩阵，矩阵元素为用户访问离散化时间，在此基础上进行Web事务群体的模糊聚类，最后对在线的活动Web事务进行类别归属。经实验证明，该算法比已有的算法准确性高，运行时间少，扩展性好，它可以广泛地应用于电子商务领域，如个性化Web和Web推荐系统等。     

Web日志挖掘

提出了一种新颖的MBP算法，它利用关联规则挖掘发现的频繁项目集以加快速度，能找出所有满足阀值约束的频繁浏览路径，该算法是有很效的，同时，针对Web浏览和日志文件固有的模糊性和不确定性，还讲座了Web面面的模糊聚类问题，最后，对发现的知识讨论了其在推荐系统及自适应Web站点中的应用并给出了相应算法。     

基于关联规则的Web使用挖掘系统

通过分析Web日志记录来发现用户访问行为等,进而识别电子商务中的潜在客户,提高网络信息服务的质量,优化站点结构以及得到对于个性化系统有用的信息.提出一个Web使用挖掘系统的设计方案,包括系统的体系结构、功能结构及每个功能点的详细设计.为Web使用系统开发人员提供有价值的参考信息.     

Web挖掘的体系研究

互联网的出现极大地丰富了人们的信息,但也困扰人们从中获取有用的知识。Web挖掘的应用为解决此问题指明了方向。该文从Web内容挖掘、Web结构挖掘和使用记录挖掘3个方面论述了Web挖掘的内容及相关技术的研究现状和发展方向。Web内容挖掘包括信息提取和信息检索,Web信息提取的主要过程包括向量表示、特征提取、特征缩减和文本挖掘;对于信息检索,文章从搜索引擎的原理、分类以及最新的发展技术方面对其进行了论述;而对于结构挖掘和使用记录挖掘,文章主要论述了其算法和过程。     

基于Web的网上推荐图书系统——以北京化工大学图书馆网上推荐图书系统为例

探讨了研究开发一种比较完善的基于Web的网上推荐图书系统的必要性和可行性,介绍了北京化工大学图书馆开发的基于Web的网上推荐图书系统,利用此系统可以很好地实现读者推荐新书的个性化服务。