基于Web挖掘?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)站自適應.pdf

1、隨著Web站點自身信息越來越豐富和拓撲結(jié)構(gòu)越來越復雜，目前信息服務中普遍存在著“信息過載”和“資源迷向”的狀況。從用戶的角度，不同的用戶有不同的訪問目的，而同一個用戶在不同時期的訪問興趣也可能會發(fā)生變化。對網(wǎng)站來說，只有迅速滿足用戶的訪問需求，提高信息服務質(zhì)量，才能創(chuàng)造更大的經(jīng)濟效益。 為了解決來自用戶和網(wǎng)站雙方面的問題，自適應網(wǎng)站應運而生，它通過學習用戶訪問模式，呈現(xiàn)不同的界面給不同的用戶并且完善網(wǎng)站自身拓撲結(jié)構(gòu)。網(wǎng)站自適應技

2、術(shù)從1996年開始就已經(jīng)成為人工智能領域的研究熱點，近年來伴隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷成熟，以數(shù)據(jù)挖掘為支持的網(wǎng)站自適應技術(shù)已經(jīng)取得了一些重要的理論和實踐成果。 準確及時的掌握用戶對網(wǎng)站的訪問情況是確保網(wǎng)站高效地實現(xiàn)自適應性的重要依據(jù)。本文主要研究如何利用Web挖掘分析日志以獲得這些信息，并且轉(zhuǎn)化成站點的智能，使其自適應的提供個性化推薦，改變用戶視圖和優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)。為此，本文主要做了以下幾個方面的研究工作： (1) 分析研究

3、自適應網(wǎng)站的需求，討論用戶訪問模型的建立，以及基于Web使用挖掘可以獲得的各種用戶訪問模式。 (2) 為了從Web Log文件內(nèi)容向各種挖掘算法提供準確的數(shù)據(jù)源， 對Web使用挖掘日志預處理工作中的問題進行了討論。 (3) 分析經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘方法應用于實現(xiàn)站點自適應的優(yōu)缺點，針對其存在的問題，分別從關(guān)聯(lián)規(guī)則模式、序列模式和聚類模式三個方面提出實現(xiàn)個性化推薦的算法。并且提出了利用蟻群算法內(nèi)在的并行性解決日志海量更新的思想。

4、 (4) 為了通過客觀化的度量來確保自適應網(wǎng)站的性能，本文討論了各種衡量各種推薦系統(tǒng)的指標。以重慶大學網(wǎng)站為平臺，從理論和實驗角度對上述Web挖掘技術(shù)進行評價，研究綜合利用這幾種模式實現(xiàn)站點自適應的方法。 (5) 提出一個自適應網(wǎng)站的原型系統(tǒng)，從而驗證了運用相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)網(wǎng)站自適應是可行的。 本文應用Web挖掘技術(shù)從訪問日志中提取用戶訪問模式，將挖掘到的知識轉(zhuǎn)變?yōu)檎军c的智能，實現(xiàn)站點自適應。自適應網(wǎng)站的研究有利于提高