基于用户访问矩阵的网页推荐模型研究

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1、江苏大学硕士学位论文基于用户访问矩阵的网页推荐模型研究姓名：李柯申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：许晓东20100611江苏大学硕士学位论文摘要Web挖掘是将传统数据挖掘与Web结合起来的技术，其中Web使用挖掘的挖掘对象是用户和网络交互过程中抽取的Web日志数据。对这些数据挖掘可以帮助理解用户的行为，从而改进站点的结构，或为来访者提供网页推荐服务。当前基于使用挖掘的推荐模型中，通过关联规则来预测用户浏览模式在网页推荐领域引起了很多关注，但许多关联规则算法本身存在的缺陷，再加上预测的结果和用户实际浏览行为之间的匹配率较低，推荐算法执行结果必然难以让用户满意

2、。因此本文的工作主要围绕以上存在的问题展开，主要分为以下几个方面。首先，Web日志数据预处理。本文将粗糙集理论中属性信息量的概念引入到预处理阶段，给出了属性重要性量化值的概念，提出了一种基于属性重要性的数据预处理方式，该方法有效地剔除了噪音数据，从而为后期处理提供了规模更小的数据集，减小了日志数据挖掘的复杂度。接着，本文对可重复连续频繁访问路径挖掘算法进行了研究。首先介绍了最具代表性的两种频繁访问路径挖掘算法，接着文章对可重复连续频繁访问路径挖掘算法进行了详细地分析，提出了一种CA．Mining算法，并通过实验验证了该算法的有效性和正确性。最后在第五章网页推荐部分，采用

3、CA．Mining算法进行可重复连续频繁访问路径的挖掘。其次，分析了矩阵聚类的方法。文章在宋擒豹等学者提出的矩阵聚类的基础上进行了改进，将页面访问顺序引入到向量相似性计算中来，给出了一种改进的向量相似性计算方法，提高了矩阵聚类的精度。最后，对网页推荐模型进行了探讨。在分析当前网页推荐领域常用方法的基础上，本文将CA．Mining算法与矩阵聚类方法相结合，给出了一种改进的网页推荐模型，由于在实际访问过程中，重复浏览页面是很普遍的现象，所以再挖掘频繁访问模式时，我们采用CA．Mining算法。实验表明，该推荐模型有效提高了推荐的准确率和覆盖率。关键词：Web挖掘，日志数据预

4、处理，CA-Mining算法，矩阵聚类，网页推荐模型江苏大学硕士学位论文ALBSTRACTTheWebminingisakindoftechniquewhichcombiningtraditionaldataminingandWeb．ObjectoftheWebusageminingistheWeblogdatafromtheprocesswhichtheuserusetheInternet．Byminingthesedata，itcanhelpUSunderstandthebehaviorofuser,thusimprovethestructureofWebsites

5、orprovidetheWebpagerecommendationtothevisitors．NowInthefieldoftherecommendationmodelbasedonWebusagemining，bytheassociationrulestopredicttheuseraccesspatternshaveattractedmuchattention，butmanyassociationrulesalgorithmshavesomedrawbackSOthatithaslowefficiency,plusithaslowmatchratebetweenpr

6、edictableresultanduseractualaccessbehavior,therefore，visitorcouldbedissatisfiedwiththerunresultofrecommendationalgorithm．Thepaperworkisaroundtheissueexistedabove，itmainlyincludesseveralaspects．Firstly,Weblogsdatapreprocessing．TheinformationofattributefromtheroughsettheoryWasappliedtothep

7、haseofdatapreprocessing,theconceptofquantifyvalueofimportanceofpropertywasproposed，anewdatapreprocessedmethodbasedonimportanceofpropertyWasproposed．ThemethodcouldfilteroutthenoiseandredundantpageSOastoprovidesmaller-scaledatasetsforthelateprocessing．ItCanreducethecomplexi