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1、工程硕士学位论文基于Web日志的实时推荐模型研究AReal-TimeRecommendationModelBasedonWebLog摘要随着WWW的广泛应用，在WWW服务器上聚集了大量的Web日志，这些数据在很多领域中都至关重要，如Web站点的系统设计、商业市场策略和网站个性化等等。实时推荐就是数据挖掘在Web日志数据中的一个应用，其目的是方便用户对网站的访问，可以预测用户的喜好，并为电子商务提供决策依据。本文在概述Web挖掘以及Web日志挖掘的相关领域的发展和技术及其理论基础上，详细研究了Web日志挖掘的预处理技术，使用一个基于页面访问时间阈
2、值与会话重组的会话识别算法，并通过实际的Web日志数据加以验证；在数据预处理的基础上，利用模糊聚类技术，根据用户对Web页面的浏览情况分别建立Web用户和Web页面的模糊集，然后用最大-最小法的模糊相似性度量构造模糊相似矩阵，并由此构造了模糊动态聚类算法；在上述工作的基础上，设计了一个基于Web日志挖掘的实时推荐模型系统RTRS（real-timerecommendationsystem）。它分为离线部件和在线部件两部分，其中，前者进行数据收集、预处理、用户和页面的模糊聚类；后者根据用户当前访问行为生成推荐集，它采用的推荐算法是通过用户的访问记
3、录构造BP树（BrowsPatternTree），产生频繁访问集，从而生成推荐集，该算法只需扫描数据库一次，得到的频繁序列模式可以满足实时推荐的快速需求。该论文有图10幅，表7个，参考文献52篇。关键词：数据挖掘；数据预处理；会话识别；模糊聚类；实时推荐AbstractWiththeextensiveuseofWWW,theWWWserverhasassembledalargenumberofWeblogs,thesedataarecrucialinmanyfields,suchastheWebsite,systemdesign,busines
4、smarketingstrategiesandWebsitepersonalizationandsoon.Real-timerecommendationisaWebapplicationofdatamininginlogdatainwhichaimstofacilitateuserstoaccessthesite,youcanpredicttheuser'spreferences,andofferbasis.formakinge-commercedecision.Onthebasisofanoverviewofrelatedareasofdev
5、elopmentandtechnologyaswellastheoreticalbasisofWebminingandWeblogmining,thispapermadeadetailedstudyoftheWeblogminingpreprocessingtechniques,usingathresholdbasedonpageaccesstimeofthesessionwithasessionre-recognitionalgorithm,inspectingandverifyingthroughtheactualWeblogdata,on
6、thebasisofthedatapreprocessing,usingfuzzyclusteringtechnique,establishingWebusersandWebpagesofthefuzzysetbasedonuserbrowsingofWebpages,thenusingthemaximum-minimizationoffuzzysimilaritymeasuretoconstructfuzzysimilarmatrixsoastoconstructfuzzydynamicclusteringalgorithm.Basedont
7、heabove-mentionedwork,thepaperdesignedareal-timerecommendationmodelsystemRTRS(real-timerecommendationsystem)basedonWeb-logminingthatisdividedintotwoparts,offlinepartandonlinepart,inwhichtheformerisfordatacollection,preprocessing,userandpageofthefuzzyclustering;andthelatteris
8、formedintorecommendationset,accordingtousercurrentaccessbehavior,forthereco
