基于数据挖掘的web个性化信息推荐系统的研究

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时间:2019-02-21

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1、中南大学硕士学位论文基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统的研究姓名:何颖申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:蒋外文20071101摘要近年来,个性化主动信息服务的研究取得了很大的进展。而在个性化主动信息服务中最重要的服务就是个性化信息推荐。作为人工智能的一个重要研究领域,数据挖掘近年来有了广泛的应用。因此,两者的结合——基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的研究课题。本文针对目前Int℃rnet上信息获取方面出现的矛盾和困难,提出了一个面向Internet的基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统,并研究了其中的关键算法。Web访问

2、挖掘预处理过程主要包括:数据净化、用户识别、会话识别、路径补充和用户事务模式识别等步骤,本论文针对各个步骤进行了详细的分析。进而本文设计并实现了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统,并给出了相应的推荐策略和推荐算法。该系统分为离线部分和在线部分,离线部分主要完成从站点服务器的访问Log文件中挖掘出适合在线智能个性化推荐服务的用户事务模式,采用了基于关联规则的挖掘方法。在线部分,实现基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。基于关联规则挖掘的推荐方法利用用户自己的用户事务模式文件,生成聚集树,然后利用用户访问操作和聚集树来发现关联规则,最终生成推荐集。关键词数据

3、挖掘,Web,最大向前访问路径,个性化服务,聚集树ABSTRACTTheresearchofPersonalizedActiveInformationServicehasmadeabigprogressduringtheseyears,themostimportantofwhichiSpersonalizedinformationrecommendation.Datamininghasbeenappliedabroadinrecentyearsasakeyresearchfieldofartificialintelligence.Therefore,theint

4、egrationofthistwokindsoftechnology,webpersonalizedinformationrecommendationservicebasedondatamininghasbecomeanincreasinglyimportantresearchtaskasthetimegoesby.WiththeincreasingamountofavailableinformationonInternet.thispaperproposesapersonalizedactiveinformationretrievalmodelbasedonW

5、.ebminingforInternetandresearchesrelatedtomainmethodsinthesefield.ThepreprocessofW.ebusageminingmainlyincludes:datacleaning,userrecognition,sessionidentification,pathsupplementationandusertransactionpatternrecognition,etc.Inthispapervariousstepsareanalyzedindetail.Thispaperdesignsape

6、rsonalizedinformationrecommendationsystembasedondatamining,andgivesarecommendationstrategyandalgorithmsrespectively.Toproposeanintelligentservicemethodonpersonalizedrecommendationbasedonusers’transactionpatternsandusers’currentnavigationalactivity,theoverallprocessofwhichcanbedivided

7、intotwoparts:offlinepartandonlinepart.Inoffline,WrebminingtaskscanexecuteinthelogsofWrebserviceresultinginauser’Stransactionpattemfile.Inonline,thecandidateURLsforrecommendationCanbedeterminedbymatchingassociationrulesintheaggregationtreefortheintelligentservicesofpersonalizationreco

8、mmendation.T

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