Web日志与浏览行为结合下的用户浏览兴趣数据挖掘分析

发布时间：2018-05-12 01:42

  本文选题：Web日志 + 用户浏览行为　； 参考：《现代电子技术》2017年05期

【摘要】：针对用户浏览兴趣模式数据的收敛性和准确度不高的问题,提出一种基于Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据挖掘模型。首先设计Web日志与用户浏览行为结合的用户浏览兴趣模式数据信息流模型,进行用户浏览兴趣模式的频繁项特征提取和Qo S预测;然后采用Web日志与用户浏览行为结合的行为调度模式自适应检索用户浏览网页的兴趣特征点,实现语义特征匹配,达到用户浏览兴趣模式数据挖掘的目的;最后通过仿真实验实现性能验证。结果表明,该方法的用户浏览兴趣特征点的匹配度高,数据挖掘精度得到提升,展示了优越性能。
[Abstract]:Aiming at the problem of low convergence and accuracy of user browsing interest pattern data, a data mining model of user browsing interest pattern based on Web log and user browsing behavior is proposed. Firstly, a data flow model of user browsing interest model is designed, which combines Web log and user browsing behavior. The frequent item feature extraction and QoS prediction of user browsing interest mode are carried out. Then it adaptively retrieves the interest feature points of users browsing web pages by combining Web log and user browsing behavior, realizes semantic feature matching, and achieves the purpose of user browsing interest pattern data mining. Finally, the performance verification is realized by simulation experiment. The results show that the matching degree of user's browsing feature points is high, the precision of data mining is improved, and the superior performance is demonstrated.
【作者单位】： 燕京理工学院;
【基金】：河北省科学技术厅课题(15210128):基于用户兴趣多维数据的Web挖掘可视化平台的设计与实现
【分类号】：TP311.13;TP393.09

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本文编号：1876589