隨著Internet和WWW的迅速發(fā)展,用戶訪問信息廣泛、海量地遍及于其上。這些信息從用戶維、時間維、空間維、訪問對象維等方面詳盡地反映出用戶的訪問細節(jié)。對這些細節(jié)信息再進一步挖掘之后,就可以發(fā)現(xiàn)隱藏其中的一些更深層次的知識和規(guī)律-用戶（用戶群）的使用模式和訪問興趣。這些知識可以廣泛應(yīng)用于Web個性化服務(wù)、系統(tǒng)改進以及商業(yè)智能等領(lǐng)域。針對這個具有廣泛而深遠意義的研究課題,本文完成的主要工作包括以下幾個方面：1.首先從用戶使用模式挖掘過程中的四個主要階段：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)以及模式分析,宏觀綜述了國內(nèi)外學(xué)者一些經(jīng)典和最新的研究進展,并對這些研究成果進行詳細地整理、歸納與分析,力求展現(xiàn)出這個研究領(lǐng)域的全貌。在前期調(diào)研成果的基礎(chǔ)上,確立了本文研究工作的兩個關(guān)鍵技術(shù)層面：Web使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和Web使用模式與興趣挖掘方法。2.在Web使用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)層面,Web用戶會話的識別與構(gòu)建是其中一個非常關(guān)鍵的步驟。針對于此,提出了一個基于用戶訪問URL語義分析的會話識別方法。這個方法借助Web目錄服務(wù)對URL記錄進行概念化,為Web日志中的每一條URL訪問記錄賦予一定的語義信息,在此... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

論文的研究思路框架圖

圖3.7四種評估標(biāo)準(zhǔn)對五種會話識別方法的評分圖Fig.3.7TheresultgraPhoffivesessionizationmethods結(jié)果總體分析，本文提出基于URL語義分析的會話識別方法

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于語義的Web用戶會話識別算法[J]. 張輝,宋瀚濤,徐曉梅.  北京理工大學(xué)學(xué)報. 2007(06)
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[3]Web使用挖掘中的一種改進的會話識別方法[J]. 殷賢亮,張為.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2006(07)
[4]基于Chameleon算法的用戶聚類的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 陳小松,崔志明.  微機發(fā)展. 2005(04)
[5]一種基于ExLF日志文件的用戶會話識別啟發(fā)式算法[J]. 馮林,何明瑞,羅芬.  計算機應(yīng)用. 2005(02)
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[7]Web使用信息挖掘綜述[J]. 郭巖,白碩,于滿泉.  計算機科學(xué). 2005(01)
[8]基于遺傳算法的Web用戶聚類模型的研究[J]. 湯亞玲,崔志明.  微電子學(xué)與計算機. 2004(08)
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[10]基于Web-Log Mining的N元預(yù)測模型[J]. 蘇中,馬少平,楊強,張宏江.  軟件學(xué)報. 2002(01)

博士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)日志中用戶興趣的挖掘及利用[D]. 郭巖.中國科學(xué)院研究生院（計算技術(shù)研究所） 2004



本文編號：3145584