Web用户使用模式与兴趣挖掘方法研究

发布时间：2021-04-18 13:52

　　随着Internet和WWW的迅速发展,用户访问信息广泛、海量地遍及于其上。这些信息从用户维、时间维、空间维、访问对象维等方面详尽地反映出用户的访问细节。对这些细节信息再进一步挖掘之后,就可以发现隐藏其中的一些更深层次的知识和规律-用户（用户群）的使用模式和访问兴趣。这些知识可以广泛应用于Web个性化服务、系统改进以及商业智能等领域。针对这个具有广泛而深远意义的研究课题,本文完成的主要工作包括以下几个方面：1.首先从用户使用模式挖掘过程中的四个主要阶段：数据采集、数据预处理、模式发现以及模式分析,宏观综述了国内外学者一些经典和最新的研究进展,并对这些研究成果进行详细地整理、归纳与分析,力求展现出这个研究领域的全貌。在前期调研成果的基础上,确立了本文研究工作的两个关键技术层面：Web使用数据预处理技术和Web使用模式与兴趣挖掘方法。2.在Web使用数据预处理技术层面,Web用户会话的识别与构建是其中一个非常关键的步骤。针对于此,提出了一个基于用户访问URL语义分析的会话识别方法。这个方法借助Web目录服务对URL记录进行概念化,为Web日志中的每一条URL访问记录赋予一定的语义信息,在此... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：124 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

论文的研究思路框架图

图3.7四种评估标准对五种会话识别方法的评分图Fig.3.7TheresultgraPhoffivesessionizationmethods结果总体分析，本文提出基于URL语义分析的会话识别方法

【参考文献】：
期刊论文
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[3]Web使用挖掘中的一种改进的会话识别方法[J]. 殷贤亮,张为.  华中科技大学学报(自然科学版). 2006(07)
[4]基于Chameleon算法的用户聚类的设计与实现[J]. 陈小松,崔志明.  微机发展. 2005(04)
[5]一种基于ExLF日志文件的用户会话识别启发式算法[J]. 冯林,何明瑞,罗芬.  计算机应用. 2005(02)
[6]网络日志挖掘中基于时间间隔的会话切分[J]. 庄力可,寇忠宝,张长水.  清华大学学报(自然科学版). 2005(01)
[7]Web使用信息挖掘综述[J]. 郭岩,白硕,于满泉.  计算机科学. 2005(01)
[8]基于遗传算法的Web用户聚类模型的研究[J]. 汤亚玲,崔志明.  微电子学与计算机. 2004(08)
[9]基于新型的竞争型神经网络的Web日志挖掘[J]. 董一鸿,庄越挺.  计算机研究与发展. 2003(05)
[10]基于Web-Log Mining的N元预测模型[J]. 苏中,马少平,杨强,张宏江.  软件学报. 2002(01)

博士论文
[1]网络日志中用户兴趣的挖掘及利用[D]. 郭岩.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2004



本文编号：3145584