本文選題：Web日志 + 用戶瀏覽行為��； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年05期

【摘要】：針對(duì)用戶瀏覽興趣模式數(shù)據(jù)的收斂性和準(zhǔn)確度不高的問題,提出一種基于Web日志與用戶瀏覽行為結(jié)合的用戶瀏覽興趣模式數(shù)據(jù)挖掘模型。首先設(shè)計(jì)Web日志與用戶瀏覽行為結(jié)合的用戶瀏覽興趣模式數(shù)據(jù)信息流模型,進(jìn)行用戶瀏覽興趣模式的頻繁項(xiàng)特征提取和Qo S預(yù)測(cè);然后采用Web日志與用戶瀏覽行為結(jié)合的行為調(diào)度模式自適應(yīng)檢索用戶瀏覽網(wǎng)頁的興趣特征點(diǎn),實(shí)現(xiàn)語義特征匹配,達(dá)到用戶瀏覽興趣模式數(shù)據(jù)挖掘的目的;最后通過仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)性能驗(yàn)證。結(jié)果表明,該方法的用戶瀏覽興趣特征點(diǎn)的匹配度高,數(shù)據(jù)挖掘精度得到提升,展示了優(yōu)越性能。
[Abstract]:Aiming at the problem of low convergence and accuracy of user browsing interest pattern data, a data mining model of user browsing interest pattern based on Web log and user browsing behavior is proposed. Firstly, a data flow model of user browsing interest model is designed, which combines Web log and user browsing behavior. The frequent item feature extraction and QoS prediction of user browsing interest mode are carried out. Then it adaptively retrieves the interest feature points of users browsing web pages by combining Web log and user browsing behavior, realizes semantic feature matching, and achieves the purpose of user browsing interest pattern data mining. Finally, the performance verification is realized by simulation experiment. The results show that the matching degree of user's browsing feature points is high, the precision of data mining is improved, and the superior performance is demonstrated.
【作者單位】： 燕京理工學(xué)院;
【基金】：河北省科學(xué)技術(shù)廳課題(15210128):基于用戶興趣多維數(shù)據(jù)的Web挖掘可視化平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
【分類號(hào)】：TP311.13;TP393.09

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本文編號(hào)：1876589