摘要
本文讨论了基于Web使用挖掘的Web个性化技术,针对个性化系统的功能及特点,论述了相关数据采集、数据预处理技术和模式发现及其在个性化服务中的应用,提出了一个关于个性化系统的实时聚类算法.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较高的准确度,能适应用户短期浏览的变化.
This paper is concerned with the Web personalization technology based on Web usage mining, Correlative data mining, data preprocessing and mode discovering with applications in the personalization service are discussed and a real-time clustering algorithm for personalization system is suggested. Finally, experimental results show that the algorithm is efficient and highly precise, which can adapt to short-term changes of users behavior.
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期803-806,共4页
Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)
关键词
个性化服务
WEB使用挖掘
数据采集
数据预处理
模式发现
实时聚类算法
personalization service, Web usage mining data mining, data preprocessing, mode discovering, realtime clustering algorithm