【摘要】：語(yǔ)義網(wǎng)為Web上的內(nèi)容賦予了計(jì)算機(jī)可以理解并解釋的語(yǔ)義,能夠有效提高Web使用挖掘的效率,目前成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。而頻繁訪問模式發(fā)現(xiàn)作為Web上用戶使用挖掘的重要內(nèi)容,能夠從海量的Web使用數(shù)據(jù)中挖掘出用戶在不同情況下的頻繁訪問行為,挖掘結(jié)果對(duì)于發(fā)展電子商務(wù)、改善網(wǎng)站管理以及提升個(gè)性化服務(wù)等,具有重要意義。本文從語(yǔ)義Web的本體與規(guī)則出發(fā),著重研究?jī)烧叩挠袡C(jī)結(jié)合和在此異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)上的頻繁Web訪問模式發(fā)現(xiàn),主要工作包括:一、改進(jìn)日志本體的形式化描述以事件為核心,完善日志本體的分層形式化描述,將本體定義為六元組,并將其領(lǐng)域關(guān)系采用應(yīng)用規(guī)則表示。因?yàn)槟壳叭罩颈倔w中的領(lǐng)域關(guān)系主要由領(lǐng)域?qū)＜叶x,既不能保證內(nèi)容的全面性,又不能很好的滿足應(yīng)用場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)性,這種改進(jìn)不僅精簡(jiǎn)了日志本體的內(nèi)容,也更加符合現(xiàn)實(shí)需求。二、基于異構(gòu)法結(jié)合日志本體與規(guī)則構(gòu)建語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)采用Datalog異構(gòu)規(guī)則表示領(lǐng)域關(guān)系及用戶訪問行為,在Datalog安全性的約束下,結(jié)合日志本體構(gòu)建異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)。這種方法克服了本體推理能力和動(dòng)態(tài)語(yǔ)義表達(dá)能力較弱的缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)兩者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),有效提高了知識(shí)庫(kù)的表達(dá)能力和推理能力。三、提出Datalog異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)上頻繁Web訪問模式挖掘的方法在異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)上,基于ILP理論提出一種頻繁Web訪問模式挖掘方法,通過輸入核心事件refE,擴(kuò)展Web訪問的模式空間,構(gòu)建候選訪問模式集并驗(yàn)證模式有效性及計(jì)算支持度,發(fā)現(xiàn)Web上的頻繁用戶訪問模式。四、基于異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)的Web頻繁訪問模式挖掘的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)以Java為編程語(yǔ)言的頻繁Web訪問模式發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),系統(tǒng)包括異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和頻繁訪問模式挖掘兩個(gè)部分。通過本體解析器生成日志本體,規(guī)則解析器和異構(gòu)規(guī)則安全性檢查產(chǎn)生應(yīng)用規(guī)則,結(jié)合兩者構(gòu)建異構(gòu)語(yǔ)義日志知識(shí)庫(kù)。使用頻繁Web訪問模式挖掘的方法從知識(shí)庫(kù)上發(fā)現(xiàn)用戶的頻繁訪問模式。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了理論研究的可行性。
[Abstract]:The semantic Web gives the content on the Web semantics that the computer can understand and interpret, and it can effectively improve the efficiency of Web usage mining. It has become an important research direction in the field of artificial intelligence. Frequent access pattern discovery, as an important part of user usage mining on the Web, can mine the frequent access behavior of users in different situations from the mass of Web usage data, and the mining results are useful for the development of electronic commerce. It is of great significance to improve website management and enhance personalized services. Based on the ontology and rules of semantic Web, this paper focuses on the combination of them and the discovery of frequent Web access patterns in this heterogeneous semantic log knowledge base. The main work includes: 1. The formal description of the improved log ontology takes the event as the core and the hierarchical formal description of the log ontology is improved. The ontology is defined as a six-tuple and its domain relations are represented by application rules. Because the domain relationship in log ontology is mainly defined by domain experts, it can neither guarantee the comprehensiveness of the content nor satisfy the dynamic nature of the application scenario. This improvement not only simplifies the content of the log ontology, Also more in line with the actual needs. Secondly, the semantic log knowledge base is constructed based on heterogeneous method combined with log ontology and rules. Datalog heterogeneous rules are used to represent domain relationship and user access behavior. Under the constraint of Datalog security, heterogeneous semantic log knowledge base is constructed with log ontology. This method overcomes the weakness of ontology reasoning ability and dynamic semantic expression ability, realizes their complementary advantages, and effectively improves the expression and reasoning ability of knowledge base. Thirdly, a method of mining frequent Web access patterns on Datalog heterogeneous semantic log knowledge base is proposed. Based on ILP theory, a method of mining frequent Web access patterns is proposed. By inputting core event refE, expanding the pattern space of Web access, constructing candidate access pattern set and verifying the validity and computing support of the schema, the frequent user access patterns on the Web are discovered. Fourthly, the system design and implementation of Web frequent access pattern mining based on heterogeneous semantic log knowledge base is designed and implemented, and a frequent Web access pattern discovery system based on Java programming language is designed and implemented. The system includes two parts: heterogeneous semantic log knowledge base construction and frequent access pattern mining. Log ontology is generated by ontology parser, application rules are generated by rule parser and security check of heterogeneous rules, and heterogeneous semantic log knowledge base is constructed by combining them. The frequent access patterns of users are found from the knowledge base by mining frequent Web access patterns. The feasibility of theoretical research is verified by experiments.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2138212