基于遗传算法的Web行为特征研究

发布时间：2017-04-02 06:10

  本文关键词：基于遗传算法的Web行为特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着Web技术的快速发展,越来越多的Web服务涌现出来,例如在线新闻、邮件服务、在线游戏、在线购物、在线支付等。越来越多的人使用Web来获得自己想要的服务,Web已经成为普通人日常生活中必不可少的一项内容。众多的Web用户经常性的使用Web,使得我们积累了大量的关于Web用户访问行为的记录,而这些记录中包含着隐含的、有用的知识。Web服务提供者迫切需要一种技术手段,来挖掘用户使用Web的特殊偏好,以便能够为用户提供个性化服务,从而在激烈的竞争中占得先机。遗传算法作为一种普适的计算理论,具有全局寻优,隐含并行性等优点,已经被应用到人工智能、制造业、社会科学等诸多领域。本文首先讨论了Web行为特征研究包含的主要内容,当前Web行为特征研究主要集中在Web用户聚类、关联网页分析、访问序列偏好分析等领域;同时又讨论了Web行为特征研究所用到的数据挖掘领域相关技术。然后又探讨了Web行为特征研究的一般流程,并就其中的数据预处理等环节展开了详细论述。随后又讨论了遗传算法的基本原理、操作流程,聚类的基本原理和常见的聚类算法,并分析了用遗传算法实现聚类所需要解决的问题。紧接着利用聚类和遗传算法的相关理论,结合网站的拓扑结构知识,对Web日志数据进行用户聚类,重点研究了Web行为特征。最后详细的阐述了系统设计的基本思路和实现细节,并给出了实验结果和分析。实验结果表明,本文所提算法有一定的实用价值。
【关键词】：遗传算法 Web用户聚类 Web行为特征
【学位授予单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-13
• 1.1 论文背景8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 第二章 Web行为挖掘概述13-19
• 2.1 Web行为挖掘的背景13-14
• 2.2 Web行为挖掘的一般流程14
• 2.3 数据收集14-15
• 2.4 数据预处理15-18
• 2.4.1 数据净化16
• 2.4.2 用户识别16-17
• 2.4.3 会话识别17
• 2.4.4 路径补充和事务识别17-18
• 2.5 数据挖掘阶段18
• 2.6 知识验证18-19
• 第三章 遗传算法相关理论概述19-26
• 3.1 遗传算法概述19-20
• 3.2 遗传算法的操作流程20-22
• 3.2.1 编码21
• 3.2.2 选择21
• 3.2.3 交叉21-22
• 3.2.4 变异22
• 3.3 遗传算法数学证明22-24
• 3.3.1 选择操作对模式的影响22-23
• 3.3.2 交叉操作对模式的影响23
• 3.3.3 变异操作对模式的影响23-24
• 3.3.4 种群进化对模式的影响24
• 3.4 遗传算法的模式欺骗问题24-26
• 第四章 遗传算法与聚类26-29
• 4.1 聚类概述26
• 4.2 聚类算法26-28
• 4.2.1 基于划分的聚类算法26-27
• 4.2.2 基于密度的聚类算法27
• 4.2.3 基于层次的聚类算法27-28
• 4.2.4 基于网格的聚类算法28
• 4.2.5 其他聚类算法28
• 4.3 遗传算法与聚类28-29
• 第五章 Web用户聚类的遗传算法实现29-42
• 5.1 Web用户的表示29-30
• 5.2 编码和适应度函数30
• 5.3 遗传操作各步骤的设计30-31
• 5.4 实验平台以及部分功能类的设计31-37
• 5.4.1 实验平台31
• 5.4.2 部分功能类的设计31-37
• 5.5 实验分析37-42
• 结论与展望42-43
• 参考文献43-46
• 致谢46-47
• 攻读硕士学位期间科研工作情况47

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