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A Classification Algorithm to Improve the Design of Websites 被引量:1
1
作者 Hemant Kumar Singh Brijendra Singh 《Journal of Software Engineering and Applications》 2012年第7期492-499,共8页
In very short time today web has become an enormously important tool for communicating ideas, conducting business and entertainment. At the time of navigation, web users leave various records of their action. This vas... In very short time today web has become an enormously important tool for communicating ideas, conducting business and entertainment. At the time of navigation, web users leave various records of their action. This vast amount of data can be a useful source of knowledge for predicting user behavior. A refined method is required to carry out this task. Web usages mining (WUM) is the tool designed to do this task. WUM system is used to extract the knowledge based on user behavior during the web navigation. The extracted knowledge can be used for predicting the users’ future request when user is browsing the web. In this paper we advanced the online recommender system by using a Longest Common Subsequence (LCS) classification algorithm to classify users’ navigation pattern. Classification using the proposed method can improve the accuracy of recommendation and also proposed an algorithm that uses LCS method to know the user behavior for improvement of design of a website. 展开更多
关键词 web usage mining web PERSONALIZATION RECOMMENDER Systems classification Algorithms
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基于分类方法的Web站点实时个性化推荐 被引量:31
2
作者 王实 高文 李锦涛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期845-852,共8页
提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法 .该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集 ,用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类 .然后利用该事务集训练一个多类分类器 .作者通过推荐引擎得到每个用户的当... 提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法 .该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集 ,用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类 .然后利用该事务集训练一个多类分类器 .作者通过推荐引擎得到每个用户的当前访问序列和用户当前请求页面 ,然后把该序列送入分类器中进行分类 ,以得到用户的下面一些可能访问的页面 ,这些推荐页面的地址被附加到用户当前请求的页面的底部由推荐引擎返回以进行推荐 .在这种方法中 ,用户不需要注册信息 ,推荐不打扰用户 ,可以为用户提供实时个性化的服务 .实验表明这种方法是成功的 . 展开更多
关键词 分类方法 web站点 实时个性化 信息挖掘 推荐模型 网站
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一种个性化Web推荐系统的研究与实现 被引量:14
3
作者 赵立江 何钦铭 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 北大核心 2004年第5期681-684,共4页
基于 Web的推荐个性化服务是目前智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的重点 ,文中在分析当前远程教育系统中个性化学习存在问题的基础上 ,设计了一种基于 Web日志挖掘的推荐系统 ,将聚类分析技术应用于数据准备和页面学习的推... 基于 Web的推荐个性化服务是目前智能信息检索、电子商务、远程教育等领域研究的重点 ,文中在分析当前远程教育系统中个性化学习存在问题的基础上 ,设计了一种基于 Web日志挖掘的推荐系统 ,将聚类分析技术应用于数据准备和页面学习的推荐过程中 ,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求 .重点介绍了聚类分析在预测推荐页面中的设计与应用 。 展开更多
关键词 个性化 推荐 web使用挖掘 预处理
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结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务 被引量:10
4
作者 戴东波 印鉴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第18期162-165,共4页
随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是... 随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中“资源迷向”。提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等。现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法,没有或很少考虑结合页面内容—这才是用户真正感兴趣的。该文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务,该推荐服务根据频繁最大前向访问路径,提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念,根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性,来向用户提供个性化推荐服务。经推荐质量分析,这种方法具有较好的推荐优化能力。 展开更多
关键词 web个性推荐 web使用挖掘 web内容挖掘
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基于蚁群算法与K-means算法相结合的Web用户聚类 被引量:4
5
作者 凌海峰 刘业政 杨善林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期105-108,共4页
Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题。该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量。此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题。... Web用户聚类是指用聚类算法产生用户会话的聚类,是电子商务中的一个重要问题。该问题的难度在于有成千上万的会话需要聚类,而且每个会话都可描述为一个高维向量。此外,该问题就聚类的数目而言具有指数的复杂性,是一个NP-难的问题。本文提出一种新的聚类方法,该方法将蚁群算法与K-means算法相结合对用户会话进行优化聚类。实验结果表明,与K—means算法相比,该方法在Web导航推荐的应用中具有更好的性能。 展开更多
关键词 web使用挖掘 蚁群优化 web用户聚类 web导航推荐 电子商务
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基于混合隐Markov链浏览模型的WEB用户聚类与个性化推荐 被引量:3
6
作者 林文龙 刘业政 +1 位作者 朱庆生 奚冬芹 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第4期557-564,共8页
针对传统的Markov链模型不能有效的表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征(用户类别特征、访问兴趣迁移特征)的缺点,提出混合隐Markov链浏览模型。混合隐Markov链模型使用多个不同的模型来区分不同类别用户的浏览特征,并为每个... 针对传统的Markov链模型不能有效的表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征(用户类别特征、访问兴趣迁移特征)的缺点,提出混合隐Markov链浏览模型。混合隐Markov链模型使用多个不同的模型来区分不同类别用户的浏览特征,并为每个类别的用户设置了能跟踪捕捉其访问兴趣变化的类隐Markov链模型,能更好地对WWW长串访问序列的复杂特征进行建模,在真实WWW站点访问日志数据上的用户聚类实验与个性化推荐实验的结果表明,混合隐Markov链模型与传统的Markov链模型相比,具有更理想的聚类性能和推荐性能。 展开更多
关键词 web使用挖掘 隐Markov链模型 用户聚类 个性化推荐
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电子商务中Web挖掘技术的应用探讨 被引量:12
7
作者 但微 才书训 《计算机技术与发展》 2006年第1期207-209,216,共4页
随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜... 随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。 展开更多
关键词 web挖掘 智能搜索引擎 网站用户访问分析 个性化推荐
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基于Web使用挖掘的个性化系统 被引量:5
8
作者 曾志聪 姚国祥 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第7期1155-1157,共3页
Web个性化在信息量巨大的互联网中显得越来越重要。针对一般聚类算法不可以用于在线预测的缺点,提出了一个实现个性化的实时聚类算法,并对个性化系统模型进行了设计,使模型不但能实时提供个性化服务,还可以根据用户的短期浏览变化对个... Web个性化在信息量巨大的互联网中显得越来越重要。针对一般聚类算法不可以用于在线预测的缺点,提出了一个实现个性化的实时聚类算法,并对个性化系统模型进行了设计,使模型不但能实时提供个性化服务,还可以根据用户的短期浏览变化对个性化服务进行调整。最后通过实验系统验证了模型的准确性。 展开更多
关键词 实时聚类 个性化 web使用挖掘 信息检索
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挖掘Web日志中的分类关联规则 被引量:1
9
作者 林文龙 刘业政 +1 位作者 姜元春 焦宁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期123-125,共3页
用户分类是Web访问模式挖掘研究的一个重要任务。提出一种应用关联分类技术对Web用户进行分类的方法:首先通过对Web日志文件预处理得到训练事务数据集,然后从该事务集中挖掘分类关联规则,并利用所挖掘的规则集构建了一个分类器,从而实... 用户分类是Web访问模式挖掘研究的一个重要任务。提出一种应用关联分类技术对Web用户进行分类的方法:首先通过对Web日志文件预处理得到训练事务数据集,然后从该事务集中挖掘分类关联规则,并利用所挖掘的规则集构建了一个分类器,从而实现了根据用户访问历史对用户进行分类。 展开更多
关键词 web使用挖掘 用户分类 关联分类 会话事务模式树
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基于Web内容挖掘的论坛发贴分类推荐技术 被引量:2
10
作者 丁智斌 杜念 《华北科技学院学报》 2011年第1期54-59,共6页
随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向"。目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等。因为网站的页面内容才是... 随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户感觉越来越容易在WWW服务中"资源迷向"。目前提高用户使用效率的方法有页面预取技术、站点动态重构技术和Web个性化推荐技术等。因为网站的页面内容才是用户真正感兴趣的,本文应用了一种基于Web内容挖掘的文本分类技术来实现论坛中贴子的分类推荐。将此推荐服务应用于华北科技学院网站的论坛,可以根据网站中已有的分类数据向用户推荐新贴的适合分类,并能随论坛更新动态优化推荐效果。 展开更多
关键词 web内容挖掘 web分类推荐 文本分类
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基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究 被引量:1
11
作者 李晓晔 黄迎春 邓文新 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》 2006年第3期49-52,共4页
本文研究结合网站结构和页面内容以辅助Web使用挖掘,提高推荐服务质量。并在相关理论与研究的基础上,给出一种关于推荐因子的综合计算方法,经推荐质量分析,该方法具有较好的推荐优化能力。
关键词 web个性推荐 web使用挖掘 web内容挖掘
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一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统 被引量:1
12
作者 鲜学丰 杨元峰 《电脑知识与技术(过刊)》 2007年第16期1046-1047,1058,共3页
在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客... 在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果. 展开更多
关键词 电子商务 web使用挖掘 web内容挖掘 个性化推荐
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基于Web挖掘的一种个性化推荐算法 被引量:1
13
作者 徐国华 《农业网络信息》 2007年第5期23-24,11,共3页
针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算... 针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算法,能够有效发现用户兴趣,提高推荐页面的准确率。 展开更多
关键词 web使用挖掘 web内容挖掘 个性化 推荐算法
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基于Web挖掘的类别推荐算法
14
作者 王珍娟 庞淑侠 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2010年第6期99-101,共3页
使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采... 使用基于类别的用户点击率的统计方法,对传统的协同过滤推荐算法进行改进.该方法根据用户的点击率和项目特点,将概念分层细化,从而改进用户-项目矩阵中存在的稀疏问题.该方法不但能形成准确推荐,而且可以预测该类用户的未来推荐模式.采用Minnesota大学的MovieLens数据集进行实验,实验结果表明,改进的推荐算法与传统的协同过滤推荐算法相比,在用户较集中的区域,其推荐精度明显较高,更重要的是当用户数据增多时,改进的算法有较强的稳定性. 展开更多
关键词 协同过滤 类别 推荐 web挖掘
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一种N层体系结构下的Web挖掘应用
15
作者 但微 才书训 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第2期90-91,96,共3页
W eb应用的深入使N层体系结构的系统逐渐被广泛使用,同时网上的海量信息也为W eb挖掘提供了一个广阔的应用领域。本文针对在N层体系结构中应用W eb挖掘技术进行了研究;包括在N层体系结构中实现网站用户访问分析、智能搜索引擎和个性化... W eb应用的深入使N层体系结构的系统逐渐被广泛使用,同时网上的海量信息也为W eb挖掘提供了一个广阔的应用领域。本文针对在N层体系结构中应用W eb挖掘技术进行了研究;包括在N层体系结构中实现网站用户访问分析、智能搜索引擎和个性化推荐等;对数据源的处理和转换、数据仓库的建立和使用以及业务处理过程的改进等都进行了论述。 展开更多
关键词 N层体系结构 web挖掘 用户访问分析 智能搜索引擎 个性化推荐 web挖掘技术 web应用 体系结构 N层 海量信息
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基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究
16
作者 景丽 黄献波 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2006年第4期66-68,共3页
以改进Apriori算法、K_means聚类算法和ARHP算法3种不同的Web挖掘技术为基础构造推荐算法,形成推荐集.仿真实验结果表明基于ARHP的推荐算法的覆盖率和准确度明显高于其他两种方法,可用于基于Web挖掘的电子商务推荐系统中.
关键词 电子商务 推荐系统 推荐方法 web挖掘 协同过滤 事务聚类 关联规则 关联规则超图划分技术
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Web挖掘及个性化推荐中网站拓扑结构的获取、分析及应用 被引量:3
17
作者 孙华文 王大玲 +2 位作者 于戈 鲍玉斌 王琢 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2005年第7期1225-1228,共4页
在分析了网站拓扑结构与Web使用挖掘以及个性化推荐之间关系的基础上,提出了一种超链接结构的分类方法,通过对网站结构信息的分析和处理,得到网站的拓扑结构并进行存储,从而解决了单个网站中Web使用挖掘及推荐中的若干实际问题.
关键词 网站结构 数据预处理 web使用挖掘 个性化推荐
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基于概念格和关联规则Web个人化系统 被引量:4
18
作者 张涛 周爱武 谢荣传 《计算机技术与发展》 2008年第2期139-142,158,共5页
最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之... 最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等。但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况。更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用。提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集。 展开更多
关键词 web使用日志挖掘 推荐集 概念格
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一种基于后项不定长关联规则的Web个性化推荐方法 被引量:1
19
作者 丁增喜 王菊英 +2 位作者 王大玲 鲍玉斌 于戈 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第12期69-72,88,共5页
1引言 随着Internet的发展,电子商务、远程教育等各种基于网络的服务也得到迅猛发展.实现网上信息个性化已经成为一种热点.
关键词 INTERNET web 个性化推荐方法 后项不定长关联规则
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一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统实现方法 被引量:4
20
作者 何英 何丹 聂承启 《计算机与现代化》 2008年第7期36-39,共4页
为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框... 为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框架结构的实现流程。结果表明,本推荐策略可以进行有效的个性化信息推荐,提高个性化信息推荐的效率。 展开更多
关键词 web使用挖掘 个性化信息推荐 顺序模式 KP混合聚类遗传算法
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