本文選題：web日志挖掘 + 蟻群算法��； 參考：《江西師范大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)信息呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),各類網(wǎng)站如雨后春筍一般活躍在我們的生活中。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商而言,如何在海量的服務(wù)器日志文件中挖掘出用戶的興趣模式,已經(jīng)成為許多公司的研究熱點(diǎn)。利用蟻群算法對(duì)web用戶群體的訪問(wèn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘時(shí),把web用戶看成是人工的螞蟻,算法模型展示的螞蟻偏好路徑,就是用戶的興趣路徑,根據(jù)web用戶的興趣路徑,可以適應(yīng)不同客戶需求,優(yōu)化網(wǎng)站拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),改善系統(tǒng)運(yùn)行效率,調(diào)整相應(yīng)營(yíng)銷策略,提高決策的科學(xué)性,從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。實(shí)踐與分析表明,優(yōu)化的蟻群算法挖掘web用戶興趣路徑相比于MF等傳統(tǒng)算法具有更高的準(zhǔn)確率,在web日志數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有更好的推廣應(yīng)用價(jià)值。本文的研究基于蟻群算法的web日志用戶興趣路徑展開,主要工作如下:(1)利用web用戶興趣路徑與蟻群覓食行為的相似性,提出了“瀏覽興趣度”的新概念,用于反應(yīng)web用戶訪問(wèn)站點(diǎn)的興趣程度,并使用瀏覽興趣度給出了基于蟻群算法的web日志用戶興趣路徑挖掘方法。即通過(guò)對(duì)信息素進(jìn)行全局更新,計(jì)算轉(zhuǎn)移概率,設(shè)置轉(zhuǎn)移概率閾值等步驟最終得到用戶興趣路徑。實(shí)驗(yàn)表明該方法是可行的,能夠準(zhǔn)確反應(yīng)用戶興趣路徑。(2)通過(guò)對(duì)客戶端日志數(shù)據(jù)的預(yù)處理,從日志數(shù)據(jù)中獲取鼠標(biāo)滾動(dòng)相對(duì)次數(shù)、用戶相對(duì)瀏覽時(shí)間以及頁(yè)面點(diǎn)擊率等能夠反映用戶興趣的關(guān)鍵信息。其中鼠標(biāo)滾動(dòng)相對(duì)次數(shù)表示用戶瀏覽web網(wǎng)頁(yè)時(shí)的鼠標(biāo)滾動(dòng)次數(shù)占所有頁(yè)面鼠標(biāo)滾動(dòng)次數(shù)的比例,用戶相對(duì)瀏覽時(shí)間是指頁(yè)面總的瀏覽時(shí)間占所有頁(yè)面平均訪問(wèn)時(shí)間的比例,頁(yè)面點(diǎn)擊率表示頁(yè)面訪問(wèn)的次數(shù)占所有頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù)的比例,實(shí)驗(yàn)表明,三者構(gòu)成的信息素能夠更準(zhǔn)確地代表用戶對(duì)該站點(diǎn)的興趣度。(3)蟻群算法中?、?決定了信息素濃度和意向偏愛度的影響程度,本文重新定義了?、?,通過(guò)?、?的自適應(yīng)調(diào)節(jié)對(duì)啟發(fā)函數(shù)進(jìn)行調(diào)整,新定義不僅可以加速算法的收斂速度,而且可以避免局部收斂和早熟,實(shí)驗(yàn)證明,該方法提高了算法的搜索效率。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, Internet information is growing exponentially. For the network service provider, how to mine the user's interest pattern in the massive server log file has become the research hotspot of many companies. When using ant colony algorithm to mine the access data of web user group, the web user is regarded as an artificial ant. The ant preference path shown in the algorithm model is the user's interest path, according to the interest path of web user. It can meet the needs of different customers, optimize the topological structure of the website, improve the operating efficiency of the system, adjust the corresponding marketing strategy, and improve the scientific nature of the decision, thus creating greater commercial value for the enterprise. Practice and analysis show that the optimized ant colony algorithm has a higher accuracy rate than traditional algorithms such as MF in mining web user interest paths and has a better application value in the field of web log data mining. In this paper, the web log user interest path based on ant colony algorithm is developed. The main work is as follows: 1) based on the similarity between web user interest path and ant colony foraging behavior, a new concept of "browsing interest degree" is proposed. It is used to reflect the degree of interest of web users to visit the site, and the method of web log user interest path mining based on ant colony algorithm is presented by using browsing interest degree. In other words, the path of user interest is obtained by updating pheromone globally, calculating transition probability and setting threshold of transition probability. Experiments show that this method is feasible and can accurately reflect the path of user interest. By preprocessing the client log data, the relative times of mouse scrolling can be obtained from the log data. User relative browsing time and page click rate can reflect the key information of user interest. The relative number of mouse scrolling means that the number of times of mouse scrolling is the proportion of the number of times of mouse scrolling of all pages when users browse web pages, and the relative browsing time of users refers to the proportion of the total browsing time of the page to the average visit time of all pages. Page click rate indicates that the number of page visits is the proportion of all page visits. The experiment shows that the pheromone formed by the three can more accurately represent the user's interest in the site. This paper redefines the effect of pheromone concentration and intention preference. The new definition can not only accelerate the convergence speed of the algorithm, but also avoid local convergence and premature convergence. Experimental results show that the new method improves the search efficiency of the algorithm.
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;TP311.13

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本文編號(hào)：1978743