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基于Web内容和日志挖掘的个性化服务研究

作　者: 温婷婷
导　师: 王秀坤
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: Web内容挖掘 Web使用挖掘 个性化服务 信息推荐系统
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 192次
引　用: 1次
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内容摘要


随着Internet的普及和信息技术的快速发展,传统的Web信息获取方式由于其通用的性质,不能满足不同兴趣、不同访问目的用户的需求,从海量的网络信息中有效地获得个性化信息已成为人们迫切的需要,因此,个性化服务技术越来越受到广泛的重视。个性化服务是通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和访问行为,从而实现主动推荐的目的。本文重点对个性化服务技术中的Web挖掘技术进行了研究,结合Web内容挖掘和Web使用挖掘给出了一种整合挖掘的方法,并设计了一个Web挖掘策略来验证这个挖掘方法的性能。挖掘策略采用一种基于Web内容和Web日志的整合挖掘方法对网站用户访问模式进行自动分类,本方法通过抽取网页文字内容的信息项获得网页主题信息,结合Web服务器日志文件建立用户访问模式描述文件,来分类用户访问模式和预测用户未来的访问请求。根据分类任务和预测任务的结果评价整合挖掘方法的有效性。挖掘策略的实施包含以下部分:用户访问会话识别,整合Web内容挖掘和Web使用挖掘,构建访问模式描述文件,分类和预测。采用两个度量值评价整合挖掘方法的性能:分类精确度A(C)和预测精确度A(P)。实验结果表明,对比单独进行一种Web挖掘的方法,整合挖掘的分类精确度和预测精确度有较大提高,这种方法可以更好地促进Web个性化推荐。本文结合大连市公安局“网上作战系统”的实际课题,根据基于Web内容和日志的整合挖掘方法,设计了一个提供个性化服务的刑侦信息推荐系统,介绍了离线和在线部分的模块处理,描述了针对不同用户提供个性化信息推荐的过程。系统的设计目的是通过信息的主动推荐提高相关刑侦信息获取的速度,从而起到一定的辅助快速分析、得出案件侦破信息的作用。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 研究及应用现状  9-10
  1.3 本文研究内容  10-11
  1.4 本文组织结构  11-12
2 Web个性化服务技术  12-23
  2.1 Web数据挖掘  12-16
    2.1.1 Web挖掘概述  12-14
    2.1.2 Web挖掘分类  14-15
    2.1.3 Web挖掘步骤  15
    2.1.4 Web挖掘任务  15-16
  2.2 Web挖掘技术  16-19
    2.2.1 分类  16-18
    2.2.2 聚类  18
    2.2.3 关联规则  18-19
  2.3 Web内容挖掘  19-20
  2.4 Web使用挖掘  20-21
  2.5 个性化服务  21-23
    2.5.1 个性化信息推荐  21-22
    2.5.2 个性化信息检索  22-23
3 Web整合挖掘方法  23-44
  3.1 挖掘策略设计  23-26
  3.2 用户访问会话识别  26-30
    3.2.1 日志数据清洗  26-27
    3.2.2 用户识别  27
    3.2.3 区分访问会话  27-30
  3.3 Web内容挖掘和 Web使用挖掘  30-36
    3.3.1 会话向量表示  30-32
    3.3.2 访问会话聚类  32-34
    3.3.3 网页内容预处理  34-35
    3.3.4 整合 Web内容挖掘和 Web使用挖掘  35-36
  3.4 建立访问模式描述文件  36-37
  3.5 用户访问会话分类  37-38
  3.6 用户兴趣预测  38
  3.7 性能评价及结果分析  38-44
    3.7.1 实验数据  39-40
    3.7.2 评价分类结果和预测结果  40-42
    3.7.3 性能比较实验  42-44
4 刑侦网上作战个性化服务系统  44-52
  4.1 系统结构设计  45-47
    4.1.1 系统要求  45-46
    4.1.2 系统结构描述  46-47
    4.1.3 系统工作流程  47
  4.2 用户访问接口模块  47-48
  4.3 用户访问模式分析模块  48-51
    4.3.1 数据准备  48-49
    4.3.2 访问模式描述文件  49-51
    4.3.3 更新  51
  4.4 信息推荐模块  51-52
    4.4.1 会话分析  51
    4.4.2 信息推荐  51-52
结论  52-53
参考文献  53-55
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  55-56
致谢  56-58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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