基于WEB挖掘的個性化服務(wù).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展,Internet上的信息呈指數(shù)增長.人們要想在眾多的信息資源中找到自己需要的信息非常困難,有時即使找到也是混有"噪音"的信息.如何能夠快速地找到用戶所需要的信息,是目前學(xué)者所研究的熱點.WEB個性化正是應(yīng)這種需要而產(chǎn)生的,Web個性化即一個Web網(wǎng)站根據(jù)發(fā)現(xiàn)的用戶喜好,動態(tài)地為用戶定制觀看的內(nèi)容或提供瀏覽建議,其最直接的實現(xiàn)方式就是向用戶進行推薦,為用戶導(dǎo)航.目前存在許多個性化服務(wù)系統(tǒng),根據(jù)其實現(xiàn)技術(shù)主要有關(guān)聯(lián)規(guī)

2、則方法,協(xié)作過濾方法,內(nèi)容過濾方法.本文主要是對個性服務(wù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法和協(xié)作過濾方法進行研究. 本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘、WEB挖掘、個性化服務(wù)等概念和定義,針對當(dāng)前用于計算興趣度的方法,分析其優(yōu)點和不足,提出了運用顯式和隱式相結(jié)合的方法計算用戶的興趣度,增加了當(dāng)前常用方法中沒有考慮的因素,并給出了相應(yīng)的計算公式. 其次,介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等相關(guān)方法,分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在一些不足,提出了基于興趣度的頁面關(guān)聯(lián)

3、規(guī)則挖掘,主要是將用戶興趣度和頁面關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相結(jié)合,并將它用于個性化服務(wù)之中,通過實驗證明該方法在推薦準(zhǔn)確率上有一定的提高. 然后介紹了協(xié)作過濾的定義,協(xié)作過濾的算法,協(xié)作過濾的實現(xiàn),利用興趣度來處理協(xié)作過濾技術(shù),將興趣相似的用戶聚在一起,形成相似用戶群體,從而實現(xiàn)個性化服務(wù),并通過實例說明了協(xié)作過濾在個性化技術(shù)中的應(yīng)用. 最后針對協(xié)作過濾中存在稀疏問題,本文提出了利用聚類分析方法來形成相似興趣度的用戶群體來解決稀疏性