基于用戶行為模式的Web日志挖掘模型的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著因特網(wǎng)的高速發(fā)展，人們的生活已經(jīng)已經(jīng)與其密不可分，因特網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息重要的手段。目前，企業(yè)網(wǎng)站，購物網(wǎng)站，社交網(wǎng)站瀏覽量越來越多，用戶在網(wǎng)站遺留的記錄也越來越多，因此網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器端存儲了海量的用戶數(shù)據(jù)。面對如此寶貴的資源，如何分析蘊(yùn)藏在其中的信息和知識，挖掘用戶行為并加以有效利用，是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的最主要的需求之一。通過對Web日志和用戶行為的分析，可以挖掘出隱藏在其之后的用戶訪問規(guī)律，從而解決上述問題。
　　本文對已有

2、的Web數(shù)據(jù)挖掘模型及算法進(jìn)行分析總結(jié)，提出一種基于時間分片的用戶偏愛瀏覽路徑算法。該算法依據(jù)用戶訪問網(wǎng)站時間，將用戶訪問的日志記錄轉(zhuǎn)換成為對應(yīng)的月份、星期、時刻矩陣，并把這月份、星期、時刻矩陣相加，根據(jù)調(diào)節(jié)三個矩陣的權(quán)重得到一個最終的平均矩陣，把這個平均矩陣導(dǎo)入到現(xiàn)有的偏愛瀏覽路徑算法之中，得到用戶偏愛訪問路徑。實驗數(shù)據(jù)的測試仿真結(jié)果表明，本文提出的算法能夠根據(jù)不同的矩陣權(quán)重參數(shù)獲得不同的偏愛訪問路徑結(jié)果，在結(jié)果中剔除與當(dāng)前時間分片不