用户访问模式聚类分析在网页推荐中的应用

在基于Web使用挖掘的推荐系统中,仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。该文将聚类分析方法结合关联规则推荐算法,应用于Web日志文件的挖掘,以改进个性化的推荐方法。实验表明,该算法能够显著地改进推荐测度的精确率指标和综合评价指标。     

基于s-Tree算法的个性化推荐服务研究

本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法,并以此去分析用户的访问模式,挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息,进而优化站点结构,为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。     

个性化推荐技术在电子商务中的实现

随着互联网的发展．Web挖掘技术已经成为数据挖掘技术的一个研究的热点。本文对Web挖掘的特点、方法进行了讨论,提出了结合网页的链接结构来补充数据的预处理．以更精确地识别用户会话。同时在挖掘浏览模式的时候,结合网页内容聚类和用户聚类,提高了推荐系统的性能。     

个性化推荐技术在电子商务中的实现

随着互联网的发展,Web挖掘技术已经成为数据挖掘技术的一个研究的热点。本文对Web挖掘的特点、方法进行了讨论,提出了结合网页的链接结构来补充数据的预处理,以更精确地识别用户会话。同时在挖掘浏览模式的时候,结合网页内容聚类和用户聚类,提高了推荐系统的性能。     

基于浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法

在分析了当前推荐技术中各种算法的优缺点和及其存在的主要问题的基础上,提出一种浏览偏好挖掘的实时商品推荐方法。该算法通过分析用户Web游览记录,并使用贝叶斯网预测其浏览偏好,然后将用户偏好与商品特征进行匹配计算进而产生商品推荐。实验表明该方法能为用户提供更为精确有效的个性化推荐。     

个性化推荐推荐系统中基于WEB 的挖掘

Intemet的普及和应用带来了WEB上的信息爆炸,如何基于WEB挖掘技术设计有效的信息推荐算法和推荐系统成为当前的研究热点。开发了一种基于WEB使用的推荐系统WRS（Web Recommendation System）,在该系统中,提出了一种利用图形分割技术聚类用户访问模式的算法,并采用最长公共子序列算法对用户目前的行为进行识别。理论分析和实验结果表明,改进后的模型在推荐质量上有了较大提高。     

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Web挖掘的个性化教学推荐系统

针对学生网络学习环境设计了一种新颖的个性化教学推荐系统。该系统通过测试学生的学习风格和挖掘Web浏览日志,构造了不同学生学习风格和Web使用习惯的模型。首先利用Item-Based Top-N推荐算法对数据稀疏的学习风格测量数据进行处理,实现对学生学习风格的诊断;然后,采用AprioriAll算法挖掘Web浏览日志中序列频繁集,分析出学生Web使用的常见习惯和兴趣;最后,依据不同的学习风格和Web使用习惯实现学习内容的个性化推荐。模拟实验表明,该推荐系统的设计是可行并有效的,能够很好地符合用户的真实需求。     

基于Web使用挖掘的个性化学习推荐系统

针对当前E learning推荐系统存在的问题，引入多Agent（MAS）系统，提出一种基于Web使用挖掘的集成MAS与Web services的分布式智能推荐系统模型。该模型能动态生成基于用户使用信息的个性化链接页面，有效地帮助学员找到所需的资源信息。提出了一种基于最近最少使用策略的系统推荐算法，包括系统整体实现算法、系统聚类算法及推荐算法。实时性能分析显示该系统运行性能良好。     

集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移挖掘算法

提出了一种集成Web使用挖掘和内容挖掘的用户浏览兴趣迁移模式的模型和算法。介绍了Web页面及其聚类。通过替代用户事务中的页面为相应聚类的方法得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中得到用户浏览兴趣迁移模式。该模型对于网络管理者理解用户的行为特征和安排Web站点结构有较大的意义。     

一个基于Web访问路径聚类的智能推荐系统

提出了一个基于Web用户访问路径聚类的智能推荐系统．系统使用基于代理技术的结构，由离线的数据预处理和基于用户访问路径的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成．提出了一个基于用户浏览兴趣的推荐规则集生成算法，在度量用户浏览兴趣时综合考虑了用户浏览时间和对该页面的访问次数．提出了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法．实验表明，该算法比使用基于关联规则和基于用户事务的推荐算法的精确性有较大幅度的提高．     

结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务

随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法,没有或很少考虑结合页面内容—这才是用户真正感兴趣的。该文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务,该推荐服务根据频繁最大前向访问路径,提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念,根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性,来向用户提供个性化推荐服务。经推荐质量分析,这种方法具有较好的推荐优化能力。     

基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统

文库系统对信息的传播利用有着重要的作用, 但在文库系统中出现信息过载问题后, 数据的利用率会大大降低. 针对该问题提出了一种基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统, 系统在短语和词语两个粒度上对用户兴趣及文档特征进行建模, 综合基于内容推荐算法及协同过滤算法, 为用户生成兴趣列表. 系统测试数据表明, 系统在准确率、召回率、覆盖率、新颖度等指标上均有较为优异的表现, 其为用户推荐的文档较符合用户实际偏好, 有助于提升文库系统的数据利用率, 改善用户体验.     

多维度自适应的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法明显存在的缺点是数据稀疏性导致所求相似性的不准确,影响最终推荐质量.本文围绕其局限性展开研究,提出一种多维度自适应的协同过滤推荐算法,有机结合三种推荐模型——基于用户、基于项目以及基于评论的相似性计算,将观点挖掘技术运用到协同过滤推荐算法中,并通过动态度量方法自动确定三个维度的权重产生最终推荐.实验结果表明,该算法可以有效缓解用户评分数据稀疏带来的不良影响,提高预测准确率和推荐质量.     

基于多维度推荐的智慧在线学习系统

针对目前在线学习系统中存在的不足,探讨如何有效地运用数据挖掘技术建立智慧的在线学习系统.从大量的用户数据中挖掘出关联关系,用以提供全面个性化、定制化的学习过程序列.利用数据挖掘着重发现用户与课程之间、课程与课程之间、用户与用户间的关联,形成一个多维度的网络.利用多维度推荐为用户推荐有价值的课程.实验表明多维度推荐具有良好的准确性和良好的用户体验.     

基于分类方法的Web站点实时个性化推荐

提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法，该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集，用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类，然后利用该事务集训练一个多类分类器，作者通过推荐引擎得到每个用户的当前访问序列和用户当前请求页面，然后把该序列送入分类器进行分类，以得到用户的下面一些可能访问的页面，这些推荐页面的地址被附加到用户当前请求的页面的底部由推荐引擎返回以进行推荐，在这种方法中，用户不需要注册信息，推荐不打扰用户，可以为用户提供实时个性化的服务，实验表明这种方法是成功的。     

注意力与多视角融合的新闻推荐算法

针对目前现有的新闻推荐系统未能充分考虑新闻的语义信息,对新闻文本建模因子的单一性问题,提出注意力与多视角融合的新闻推荐算法(Attention-BodyTitleEvent, Attention-BTE).利用BERT模型以及注意力机制分别对新闻标题、正文、事件向量化,将三者融合即新闻向量化表示,再对候选新闻和用户浏览新闻数据进行处理,分别得到对应的候选新闻向量化和用户向量化,并将其进行点乘得到用户点击候选新闻的概率,即新闻推荐结果.实验数据表明,与其他的新闻推荐算法相比,该模型在F1指标上提高了约6%.     

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.