基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法

传统关联规则挖掘方法通常产生海量杂乱的规则,它们对用户而言是冗余的.为解决该问题,文中提出一种基于信息熵的兴趣度规则挖掘算法.通过变量相关性分析剔除原始规则集中虚假、错误的规则,并在信息熵的基础上提出度量关联规则兴趣度的框架.该算法不依赖用户先验知识,能无偏地表达数据包含的信息.在真实和仿真数据集上的实验验证该算法能有效挖掘兴趣度规则,且性能比传统算法更优.     

基于多级加权更新关联规则的挖掘算法

传统的关联规则挖掘算法对更新的数据集按平等一致的方式加以处理。提出了一种新的增量关联规则挖掘算法:引入了多级加权的更新关联规则模式,对最近更新的数据集在挖掘算法中赋予较高的权值,提高其对挖掘结果的影响力度。使得最近更新数据对当前决策拥有更高的兴趣因子得以充分体现。实验表明,该算法拥有较高灵敏度,并能及时响应事务集的发展趋势,从而为决策者提供及时、准确的信息。     

个性化信息过滤系统中用户兴趣模型建立和更新

提出了一种新的用户兴趣模型的建立和更新方法.该方法通过web内容挖掘和用户行为分析建立用户模型,而通过移动时间窗口更新用户模型.实验表明,该用户兴趣模型能有效提高检索精度,提高个性化信息服务的效率.     

基于遗传算法的Web使用挖掘研究

针对Web使用挖掘中的信息,提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型,同时结合实例对有关信息特征进行量化,然后利用实数数组的方法进行编码以及构造适应度函数,挖掘出隐含在用户注册登记信息库中的有关用户规则.为个性化服务系统提供准确和可行的关联规则,并对用户的行为进行了预测和分析.     

一种基于兴趣度的大型数据库关联规则挖掘方法

数据库关联规则挖掘是数据挖掘研究中一个重要研究课题,但该方法本身存在不足,对于大型数据库,可能产生数以千计的规则,使用户感到无所适从.本文提出对关联规则进行分类的思想,并给出了基于数据统计特性的带兴趣度的关联规则挖掘算法GRMiner和IRMiner,算法实现简单,分析表明该算法是有效的.     

一种基于社区结构的用户兴趣关联规则发现方法

提出一种基于用户社区结构的用户兴趣关联规则发现方法,通过对用户按照兴趣进行社区划分,挖掘社区群体的共同兴趣,高效地发现兴趣之间的关联规则。对兴趣关联规则的特点进行了研究,分析发现有效关联规则均产生于社区内部的兴趣之间,不同社区之间的兴趣关联较少。     

改进的遗传算法在Web使用挖掘中的应用

Web使用挖掘是近年来Web数据挖掘中的研究热点。针对传统遗传算法在提取关联规则问题时常采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率,容易出现早熟、收敛速度较慢的问题,提出了改进的遗传算法,并在关联规则的提取中增加了用户页面兴趣度这一阈值,成功地运用到某商业网站服务器日志挖掘。实验证明,这种改进的遗传算法能够有效避免早熟收敛现象,是一种有效的方法。     

基于改进权重增量Apriori算法的产品推荐方法

采用权重增量挖掘思想优化算法,为用户推荐个性化产品配置提供了有效的解决方案.方法主要主要分为3个部分,首先利用平台搭建起来的用户跟踪模块对用户行为进行跟踪和数据的收集;然后结合用户最近的行为习惯,使用基于权重增量的Apriori算法进行关联规则挖掘;最后根据挖掘出的结果完成产品推荐的过程.通过对挖掘算法的优化,大大提高了系统的运行效率和准确性,产品推荐随着用户行为的改变而改变,更加符合实际情况.实验结果表明,该算法可以有效解决产品推荐问题,相比于传统关联规则挖掘算法,准确率提高了4%.     

一种基于最大频繁项目集的挖掘事务间关联规则方法

Web事务间关联规则挖掘是通过发现网页之间的关联关系来预测用户的兴趣。提出一种新的事务间关联规则挖掘方法,通过对MAFIA算法改进,得到最大频繁项目集的同时得到对应的共有用户集,通过对事务内到事务间最大频繁项目集的转换,分析不同用户之间的关系,分析用户对网站上不同网页的访问数据,直接发现不同用户之间的关联关系来预测用户的兴趣。该方法经试验证明能够更加全面的预测用户感兴趣的网页,更好地为用户提供个性化服务。     

关联规则算法在Web个性化服务中的研究与应用

重点研究了Web日志挖掘,提出了一个Web个性化信息挖掘模型,设计了某高校图书馆个性化服务系统My Library。系统采用关联规则挖掘算法,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

Web Usage Mining as a Tool for Personalization: A Survey

This paper is a survey of recent work in the field of web usage mining for the benefitof research on the personalization of Web-based information services. The essence of personalization is the adaptability of information systems to the needs of their users. This issue is becoming increasingly important on the Web, as non-expert users are overwhelmed by the quantity of information available online, while commercial Web sites strive to add value to their services in order to create loyal relationships with their visitors-customers. This article views Web personalization through the prism of personalization policies adopted by Web sites and implementing a variety of functions. In this context, the area of Web usage mining is a valuable source of ideas and methods for the implementation of personalization functionality. We therefore present a survey of the most recent work in the field of Web usage mining, focusing on the problemsthat have been identified and the solutions that have been proposed.     

基于概念格和关联规则Web个人化系统

最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等.但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况.更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用.提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集.     

Web个性化技术研究综述

Web个性化是近年出现的一个重要研究方向,它是Web使用挖掘和信息技术在新的Web和Internet环境下相互融合的产物.首先讨论了Web使用挖掘及个性化的概念、研究内容和核心技术,然后对Web使用挖掘的关键技术进行了综述,包括数据采集与预处理、模式发现、语义Web与个性化等,并给出了它们的研究重点和发展方向,最后是个性化系统的研究展望和面临的挑战.     

基于概念格和关联规则Web个人化系统

最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术（如CF技术、基于内容的过滤技术）中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等。但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况。更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用。提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集。     

一种基于后项不定长关联规则的Web个性化推荐方法

Web usage mining plays an important part in supporting personalized recommendation on Web and association rule uncovers the interesting relations among items hidden in data. The paper gives an idea of association rule merging-deleting based on the analysis of association rule characteristics and implements it in the rule preparation before the Web personalized recommendation. Furthermore, based on the comparisons in precision, coverage and F1 of recommendation system and the rule numbers used in three kinds of association rules, a Web personalized recommendation method based on uncertain consequent is put forward. After integrative analysis of several recommendation methods, the method given in the paper can be thought as a good selection. At last several pageweighted techniques are introduced in the paper.     

基于Web日志文件的关联规则挖掘模块的实现

在对Web应用挖掘的基本步骤作系统性研究的基础上,设计了一个基于Web日志文件的关联规则挖掘模块。该系统应能够对用户访问Web时服务器方留下的访问记录进行挖掘,从中得出用户的访问模式和访问兴趣。为了识别用户浏览模式,实现了利用关联规则挖掘算法Apriori对Web应用挖掘过程中预处理阶段所产生的用户会话文件进行挖掘的模块,该模块针对用户选定的若干页面产生满足最小支持度和最小置信度的页面之间的强关联规则,并以文本的形式显示挖掘的结果。     

Discovery and Evaluation of Aggregate Usage Profiles for Web Personalization

Web usage mining, possibly used in conjunction with standard approaches to personalization such as collaborative filtering, can help address some of the shortcomings of these techniques, including reliance on subjective user ratings, lack of scalability, and poor performance in the face of high-dimensional and sparse data. However, the discovery of patterns from usage data by itself is not sufficient for performing the personalization tasks. The critical step is the effective derivation of good quality and useful (i.e., actionable) aggregate usage profiles from these patterns. In this paper we present and experimentally evaluate two techniques, based on clustering of user transactions and clustering of pageviews, in order to discover overlapping aggregate profiles that can be effectively used by recommender systems for real-time Web personalization. We evaluate these techniques both in terms of the quality of the individual profiles generated, as well as in the context of providing recommendations as an integrated part of a personalization engine. In particular, our results indicate that using the generated aggregate profiles, we can achieve effective personalization at early stages of users' visits to a site, based only on anonymous clickstream data and without the benefit of explicit input by these users or deeper knowledge about them.     

基于Web使用挖掘的用户行为分析

Web服务产生了大量的日志数据，这些数据记录了用户的行为信息。如何从海量的日志数据中自动、智能地抽取隐藏于其中的知识，这是本文要研究的问题。基于Web使用挖掘，对点击流数据源进行收集、预处理，并基于FP-tree的关联规则挖掘算法对用户行为进行分析，发现新模式，为优化网站建设提供有价值数据。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

Helping online customers decide through Web personalization

The Web-based personalization system proposed here uses both collaborative filtering and Web usage mining to give online shoppers the personalized recommendations they need to purchase products more intelligently.