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1、基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究第28卷第8期2005年8月合肥工业大学(自然科学版)JOURNAIOFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGYVo1.28NO.8Aug.2005基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究凌海峰,刘业政,(合肥工业大学管理学院,安徽杨善林合肥230009)摘要:Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据,从而发现用户行为模式的过程;在电子商务的发展进程中,Web使用挖掘的重要性与Et俱增;用户导航模式的挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究领域,是优化web站点框架设计的根本方法;该
2、文首先介绍了用户导航模式挖掘的现状,然后探讨了蚁群算法用于用户导航模式挖掘的可行性,最后对应用的步骤提出了构想.关键词:web使用挖掘;用户导航模式;蚁群算法;用户导航模型中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1003—5060(2005)08—0850—04ResearchonusersnavigationpatternsminingbasedonantcolonyoptimizationLINGHal—feng,LIUYe—zheng,YANGShan—lin(SchoolofManagement,HefeiUniv
3、ersityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:WebusageminingistheprocessofapplyingdataminingtechniquetOthediscoveryofuserbehaviorpatternsbasedonWeblogdata.Inthedevelopmentofe—commerce,theimportanceofWebusagemininggrowslargerthanbefore.AsanimportantresearchfieldofWebusa
4、gemining,miningusersnavigationpatternsisthefundamentalapproachtOoptimizingtheframedesignofaWebsite.Inthispaper,thecurrentsituationofusersnavigationpatternsminingisintroducedfirst,thenthefeasi—bilityoftheapplicationofantcolonyoptimizationtOtheusersnavigationpatternsmini
5、ngisdiscussed.Finally,themainideaoftheapplicationproceduresispresented.Keywords:Webusagemining;usersnavigationpattern;antcolonyoptimization;usersnavigationmodel电子商务的快速发展使得互联网站成为信息交流与服务,产品推销,买卖及服务的重要环境,也成为消费者与企业沟通的重要渠道.消费者访问网站的过程所产生的点击流或浏览路径,浏览主题,购物等用户访问和交互信息既体现了客户的某种偏好
6、,也反映了电子商务企业的网站性能,产品导航模式,服务模式及网络营销策略等.因此如何准确地理解用户访问的行为是一个紧迫的问题,Web使用挖掘(webusagemining,简称WUM)就是通过对消费者访问信息的挖掘,准确理解消费者的访问行为模式和兴趣的过程.WUM的研究对电子商务企业改进网站的内容和设计,定制网站,加强与客户交流,识别潜在客户,建立牢固的客户关系进而改善客户服务及提高企收稿日期:2004—11-02;修改日期:2005—02—28基金项目:安徽省重点研究资助项目(03021057);合肥工业大学科学研究发展基金资助项目
7、(05110IF)作者简介:凌海峰(1971一),男,安徽肥东人,博士生,合肥工业大学助理研究员;刘业政(1965一),男,安徽和县人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师;杨善林(1948一),男,安徽怀宁人,合肥工业大学教授,博士生导师.第8期凌海峰,等:基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究851业效益都具有重要的意义.1用户导航模式挖掘目前,wUM的研究内容主要有两类:模式分析和模式发现.模式分析的目的是使所发现的用户模式易被理解和使用,应用于模式分析的技术有可视化技术,联机分析处理(OLAP)技术和类SQL查询机制等.模式发现
8、是采用人工智能,数据挖掘及信息论等领域的各种相关技术,从Web使用记录中挖掘知识.模式发现任务涉及到关联规则发现,序列模式,使用聚类,页面聚类,用户分类或其它模式发现方法.由web数据提取的使用模式有广阔的应用领域,诸如Web个性化,
