基于概念格的Web使用日志挖掘及其在个人化技术中的应用

《基于概念格的Web使用日志挖掘及其在个人化技术中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、安徽大学硕士学位论文基于概念格的Web使用日志挖掘及其在个人化技术中的应用姓名：韩莉申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：谢荣传2003.5.12窒丝查兰塑．!：堂些堡苎———————————塑摘要f新信息、新产品、新服务每天都在不断被推上web，同时，用户的种类、数量利关注点也锰增加。一方面，用户已经疲予以“人海捞针”的方式搜寻信息，另一方砸web网上的服务商也在不断设法获取州户的兴趣爱好，以填补．I}J户和网站之间的信息鸿沟。个人化技术就是基于这种需要产生的?V传统个入化技术(如C∥技术、基于内容过滤技术)中存在着一些限制

2、，如处理大数据龉的能力若、依赖丁_川户的登记信息，产生的用户使用视图是静态的、不能获取web对象之间丰富的语义联系等。为解决传统技术中出现的这些问题，一些研究提出将web使Ⅲ日，占的挖掘应用剑个人化技术中。Web使用记录的挖掘虽然有诸多的优点，却不能适应川户的使H=i信息较难获取及站点内容经常变化的情况。为了使个人化系统更有效，我们需要将web使州记录的挖掘与web内容挖掘集成到同一个结构中，由推荐引擎以统一的方式使川他们。本文提山了一个基于关联规则挖掘的个人化技术，它使用概念格(conceptlattice)作为存储频繁页面集的数据结

3、构。我们将讨论如何利用这个结构实时地为当前件j户产生推荐集，以及这个结构与web语义内容相结合的优势。将概念格作为存储频繁页面集的数据结构，～方面是由于概念格关于两个集合之间关系的描述有助丁二发现页面集合基于_玎j户使用而产生的语义关联。另一方面，概念格与当前流行的web本体语言贝有同构性，可以方便地将站点的内容信息与用户的使_【：}{信息结合到同一个挖掘结构中。关键词：web使．LfJ日，占挖掘个人化系统推荐引擎推荐集概念格窒塑叁兰塑．!：兰垡丝；!j!：一——————垒!壁竺!AbstractEveryday,newinformat

4、ion，productsandservicesarebeingofferedbyprovidersontheWoddWideWeb．Atthesametime，thenumberofconsumersandthediversityoftheirinterestsincrease．Asaresult，providersareseekingwaystoinferthecustomers’interestsandtoadapttheirwebsitestomakethecontentofinterestmoreeasilyaccessible

5、．RecentproposalhavesuggestedWebusageminingasanenablingmechanismtoovercometheproblemassociatedwithmoretraditionalWebpersonalizationtechniquessuchasCollaborativeorContent-basedfiltedng．TheseproblemsincludeIackofscalability，relianceonSubjectiveuserratingsorstaticprofiles，an

6、dtheinabilitytocapturearichersetofsemanticrelationshipsamongobjects．Yet．usage—basedpersonalizationcanbeproblematicwhenlittleusagedataisavailablepertainingtosomeobjectsorwhenthesitecontentchangesregularly．Formoreeffectivepersonalization，bothusageandcontentattributesofasit

7、eshouldbeintegratedintoaWebmingingframworkandusedbytherecommendationengineinauniformmanner．Inthispaperwepresentanassociation_rule—basedrecommendationSystem，whichextractusagepaternsfrOmweblogfileandusetheconceptlatticeasitsdatastructurestoringfrequentitemsets。Andweshowhow

8、touseconceptlatticegeneratedtocomputearecommendationsetfortheactiveuser．ontealtime．Conceptlattice’Scapa