使用语言最小支持度和偏爱度挖掘偏爱的模糊浏览路径

提出了使用语言最小支持度和偏爱度的web日志挖掘方法.表示用户兴趣和偏爱程度的支持度和偏爱度被刻画成相应的模糊语言变量,通过与最小语言支持度和偏爱度(模糊语言变量)比较,判定该网页是否是一个用户偏爱网页,这种语言的输入输出更自然更易理解.此外,网页上的浏览时间也是反映用户兴趣和偏爱的一个重要因素,它也被表示成相应的模糊语言变量,既体现不同网页浏览时间的不同,也可以忽略它们之间的细微差别.所获得的带有模糊时间的用户偏爱浏览路径更能反映用户的兴趣和偏爱性.     

基于模糊模拟的加权偏爱浏览模式的挖掘

每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被刻画成相应的模糊语言变量,通过模糊模拟的方法,这些模糊语言变量被转化成表示网页重要性的权重。此外,简单地认为用户的访问频度反映了用户的访问兴趣是不准确的,因此在提出的加权支持度和偏爱度概念的基础上,从建立的包含了所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)上,挖掘用户偏爱的加权浏览模式。试验证明该算法是行之有效的。     

基于FLaAT的模糊用户偏爱浏览模式的增量挖掘

挖掘用户偏爱的浏览模式就是从Web日志中发现多数用户偏爱的浏览路径.网页上的浏览时间被转换成一个模糊语言变量来体现网页上浏览时间的特征,最后从建立的包含所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)中挖掘增量式带有模糊语言变量的用户偏爱浏览模式.     

一种挖掘用户浏览模式的新方法

提出了页面兴趣度的概念,并把它用一个三元组(页面的访问时间,页面的大小,页面访问次数)表示.这个概念准确地反映了用户对页面的访问情况.在此基础上建立了以引用网页URL为行、浏览网页URL为列,页面兴趣度为元素值的网站访问矩阵.通过对该矩阵计算得到用户浏览偏爱路径.实验表明该算法能准确地反映用户浏览兴趣.     

基于Web日志挖掘用户的浏览兴趣路径

提出一种基于Web日志发现用户浏览偏爱路径算法。引入了支持-兴趣度概念。建立用户访问矩阵以表示用户浏览网页行为,并获得访问矩阵的海明距离矩阵。通过对距离矩阵与相似度阈值的计算获得偏爱路径的候选2项子路径,再利用支持-兴趣度对候选集做进一步的过滤,最后进行合并并生产浏览偏爱路径。实验表明该算法可以有效地反映用户的浏览兴趣。     

从Web日志中挖掘用户浏览偏爱路径

Web日志中包含了大量的用户浏览信息，如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题．作者在分析目前用户浏览模式挖掘算法存在的问题的基础上，利用提出的支持一偏爱度的概念，设计了网站访问矩阵，并基于这个矩阵提出了用户浏览偏爱路径挖掘算法：先利用Web日志建立以引用网页URL为行、浏览网页URL为列、路径访问频度为元素值的网站访问矩阵．该矩阵为稀疏矩阵，将该矩阵用三元组法来进行表示．然后，通过对该矩阵进行支持一偏爱度计算得到偏爱子路径．最后进行合并生成浏览偏爱路径．实验表明该算法能准确地反映用户浏览兴趣，而且系统可扩展性较好．这可以应用于电子商务网站的站点优化和个性化服务等．     

基于主题的Web用户感兴趣度模糊分析方法

了解用户的兴趣所在是电子商务网站的一项重要工作.文中提出了一种分析用户兴趣度的新方法,该方法综合考虑了用户浏览网页的时间长度、点击网页的次数、网页的类型和内容,它首先将网站的内容归纳为若干主题,然后利用模糊综合评判得出用户对于某主题的兴趣度,再与网站主题的平均兴趣度水平作对比,从而发现用户的兴趣所在.实验表明该方法是有效的.     

基于用户浏览行为分析的用户兴趣度计算

从用户的浏览行为可以反映用户的兴趣出发,分析了用户的浏览行为与兴趣之间的关系,通过分析把能反映用户兴趣的典型浏览行为归纳为保存页面、打印页面、将页面加入收藏夹、复制页面内容、访问同一页面的次数和在页面上浏览时间这些浏览行为.针对这些浏览行为下的用户兴趣度计算做出阐述,并且在分析基于网页驻留时间和浏览次数计算网页兴趣度的算法的基础上,考虑网页大小的影响因素,使用基于浏览速度计算网页兴趣度,同时利用BP神经网络进行用户兴趣度融合.     

基于网页模糊分类的用户兴趣度分析方法

了解用户的兴趣是电子商务网站实现个性化的基础,该文提出了一种分析用户兴趣度的新方法,该方法首先根据网站主索引页上的超链接将网站上的网页模糊分类,并通过对Web日志的统计,得出各交叉页的模糊度,然后综合考虑用户浏览网页的时间长度、点击网页的次数,利用模糊综合评判得出用户对于各网页分类的兴趣度,再与各网页分类的平均兴趣度水平作对比,从而发现用户的兴趣所在,实验表明该方法是有效的。     

基于主题的Web用户感兴趣度模糊分析方法

了解用户的兴趣所在是电子商务网站的一项重要工作。文中提出了一种分析用户兴趣度的新方法．该方法综合考虑了用户浏览网页的时间长度、点击网页的次数、网页的类型和内容，它首先将网站的内容归纳为若干主题，然后利用模糊综合评判得出用户对于某主题的兴趣度，再与网站主题的平均兴趣度水平作对比，从而发现用户的兴趣所在。实验表明该方法是有效的。