基于ACO的Web使用挖掘方法研究

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1、合肥工业大学博士学位论文基于ACO的Web使用挖掘方法研究姓名：凌海峰申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：刘业政;杨善林20090901生好的影响，从而可以提高基于Web使用挖掘的用户导航推荐结果的质量。(3)基于蚂蚁觅食行为与用户浏览网页行为的相似性，把Web用户看成是人工的蚂蚁，利用蚁群算法中的概念“外激素”来反映用户的访问兴趣，提出了一个蚁群导航模型来挖掘用户的兴趣导航模式。首先考虑了页面访问次数、页面访问顺序、网站结构和页面访问时间等因素对用户导航路径模式挖掘的影响，其次，考

2、虑了早期访问者与现有访问者对导航路径模式发现的不同影响，提出了基于蚁群算法的群体用户导航模型，并应用蚁群算法来发现用户偏好的导航路径模式。实验结果表明，与传统算法相比，蚁群算法应用于用户导航推荐的准确性较高，说明蚁群算法揭示的是群体用户的兴趣路径，更能反映用户的浏览偏好。(4)将蚁群算法应用于Web使用聚类挖掘领域，提出了一种蚁群算法与K-means算法相结合的方法对访问网站的用户进行聚类。首先介绍了基于群体智能的蚁群聚类算法的四种模型，然后将基于蚁群觅食行为的蚁群算法引入Web使用聚类。蚁群算

3、法的一个重要特征是对初始过程不敏感，在满足一定的条件下总是能收敛到全局最优解，但是收敛速度较慢；与蚁群算法相对照，K．means聚类收敛速度较快，但很可能收敛到一个局部最优解，并且由于初始聚类是随机生成的，其结果受到初始过程的影响。本文提出一种将K．means·算法嵌入到蚁群算法中的混合算法，充分利用蚁群算法的全局搜索能力和K．means算法的局部搜索能力，并将该算法应用到w曲用户聚类问题的求解中，实验结果表明该方法是有效的，与K-means聚类算法相比，该方法显著地改善了用户导航推荐的准确性。

4、上述研究在理论上对于蚁群算法的发展具有积极的推动作用，同时也为W曲使用挖掘的研究提供了一个新的很有前景的方法，在实践上对于提高网站导航推荐的有效性、改善客户服务具有重要的意义。关键词：网站导航推荐；Web使用挖掘；蚁群算法；收敛性；会话识别；用户兴趣导航路径模式；Web用户聚类2AbstractWiththerapiddevelopmentofIntemet，theglobalresourceissharedandinformationisexchanged．However,theproblem

5、ofinformationoverloadandinformationlosscausedbytheexponentialgrowthofinformationontheInternetincreasinglylimitstheuser’sefficientusageofinformationresource．Webpersonalizationserviceofferedbywebsitewouldimprovetheuser’ssatisfactionoftheaccess．Thecriti

6、calissuethatwebpersonalizedrecommendationfacesistogiveadeepunderstandingoflargeamountofanonymoususers’behavioralmodel．Withtheconventionalpersonalizationmethodhardtodealwithanonymoususers，webusageminingisaneffectivewaytoaddresstheaboveissueforwebperso

7、nalizedrecommendation．Asanimportantpartofwebdatamining，WebUsageMining(WUM)istheprocessofminingusers’navigationpatternsbytheemploymentofdataminingtoanalyzethelogfile．Beingabletounderstandtheusers’navigationalbehavior,WUMCanbereadytoprovidenavigationre

8、commendationservice·forusel“3．AsabranchofSwarmintelligence，inspiredbytheforagingbehaviorofrealants，AntColonyOptimization(ACO)isanintelligentalgorithmtomimicthecollectivebehaviorofants．Withitsadvantagesinsolvingthecomplexoptimizationproblem，ACOisappli