基于关联分析的粗粒度级个性化信息挖掘

1 引言个性化服务是指针对用户个人需求的不同,采取不同服务策略的一种个性化服务模式。个性化的健康服务体现在商品信息个性化和配送个性化两个方面。个性化信息服务可以在两种粒度上进行: (1)细粒度的个性化服务。其主要为网站的注册用户或会员提供。Web站点上存放着关于这些用户的比较详细的信息,例如性别、年龄、收入范围、健康需求以及定购商品的记录等。在这些信息上进行算法设计,Web站点能够为这些用户提供针对个人的个性化服务; (2)粗粒度的个性化服务。它将以用户群为单位来提供相应的个性化服务策略。而根据用户种类的不同,又可分为两个级别来实现。a)对一般用户,这是一种最大粒度的粗粒度个性     

“多对多”到“一对多”——IBM推出应用门户软件Websphere Portal Server

在Internet用户和网站之间,用户需要从不同的信息源获得信息,而门户可以使这一切变得简单起来,用户甚至可以通过门户(Portal)一次得到他想要的信息。针对这种需求,11月底获悉IBM推出了应用门户软件Websphere Portal Server(WPS),使这一切成为可能。什么是应用门户门户即基于Web技术的,针对具体用户或社区的应用平台:把整合好的内容个性化地传给终端用;协同工作与社区服务;用户可通过统一平台享受不同服务和操作不同应用;以个性化的方式提供以上这一切。     

Web用户访问路径的差异性度量方法研究

Web站点个性化已经成为当前研究的一个热点，人们通过各种方法，对网站内容、结构、用户行为等进行数据挖掘，建立用户兴趣模型，为网站用户提供更好的服务，加强网站的竞争力。在当前网站个性化的方法中，基于用户行为分析的方法是最具有竞争力的一类方法。对Web用户行为进行分析用得较多的技术是对Web用户访问路径进行聚类以发现有意义的模式。而良好聚类的前提是有效地度量Web用户访问路径的差异性。针对这个问题，提出了一种新的Web用户访问路径差异性度量方法，通过模拟实验也验证了方法的正确性。     

基于用户偏好的垂直网站自适应结构研究

Web用户数据挖掘技术的应用，为Web信息结构的自适应调整奠定了基础。文章针对垂直网站系统，提出了一种根据Web用户偏好，自适应地调整网站信息结构的结构模式。该研究对优化网站信息结构、提供个性化信息服务具有重要的意义。     

一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统

在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果.     

基于Filter技术的Web个性化服务应用研究

基于数据挖掘的Web个性化服务系统是一个应用于网站的后台服务软件,能够为网站管理者和访问者提供信息收集、分析或个性化页面服务。它具有智能性、安全性、可扩展性等特点,可广泛应用于商业或其他用途的网站系统。文中运用J2EE中的Filter技术,针对Web个性化服务,提出了一种新的应用框架,并较细致地阐述了Filter的实现及配置的整个过程。采用Filter技术,能大大提高用户识别、会话识别的准确性,是实现个性化服务的理想方法。     

面向自由文本的中文地址规范化

随着Web 2.0的发展,用户再也不仅仅是网站内容的浏览者,而且也成为网站内容的创造者。通过用户上传分享信息逐渐成为互联网内容的重要活力源泉,例如,维基百科的参与者来自世界各地,谷歌地图搜索提供的修改和商户中心功能,大众点评的商户信息收录服务等。在用户由网上冲浪变为波浪制造者的同时,应考虑到用户上传分享内容的规范性和正确性。特别地,提供生活消费平台的网站,用户上传的商户地址信息的规范化尤显重要。为此针对大众点评网中的自由文本商户地址语料,提出基于层叠条件随机场对中文地址进行规范化的方法。实验结果表明所提出的中文地址规范化方法是有效的,在真实语料的开放测试中F值达到81%。     

电子商务中Web挖掘技术的应用探讨

随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。     

基于Filter技术的Web个性化服务应用研究

基于数据挖掘的Web个性化服务系统是一个应用于网站的后台服务软件,能够为网站管理者和访问者提供信息收集、分析或个性化页面服务.它具有智能性、安全性、可扩展性等特点,可广泛应用于商业或其他用途的网站系统.文中运用J2EE中的Filter技术,针对Web个性化服务,提出了一种新的应用框架,并较细致地阐述了Filter的实现及配置的整个过程.采用Filter技术,能大大提高用户识别、会话识别的准确性,是实现个性化服务的理想方法.     

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是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或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。