【摘要】：近年來,計算機科學技術(shù)的迅猛發(fā)展,極大地推動了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在人們生活中的普及率。人們在日常生活中正在不斷地通過互聯(lián)網(wǎng)來進行信息的獲取、查詢和各種網(wǎng)絡服務。然而,在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的過程中,在Internet快速發(fā)展的同時,網(wǎng)絡安全問題成為了阻礙其發(fā)展的重要因素,安全問題還給電子商務技術(shù)的發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著電子商務技術(shù)的發(fā)展,越來越多的企業(yè)開始深入分析網(wǎng)絡用戶的行為,通過分析用戶的行為來精確地掌握用戶的興趣愛好,從而根據(jù)他們的興趣愛好來完成個性化商品推薦服務,在這個過程中可以充分提高用戶的交易成功率,同時提高企業(yè)的盈利水平。很多政府和非營利性網(wǎng)站也意識到分析用戶行為對網(wǎng)絡維護和發(fā)展的重要性,所以越來越多的科研工作者開始投入對網(wǎng)絡用戶行為的研究,對網(wǎng)絡用戶行為進行精確分析越來越重要。很多電子商務網(wǎng)站都是通過獲取用戶的點擊行為來進行用戶行為數(shù)據(jù)的收集的。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的廣告充斥在網(wǎng)絡上。所有用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中,自身的瀏覽記錄都會被網(wǎng)絡自動地進行識別和記錄,這也就給用戶行為分析提供了非常準確的行為基礎(chǔ),在研究用戶行為上,對數(shù)據(jù)的采集和網(wǎng)站數(shù)據(jù)提取是非常重要的。本課題的研究是基于智能感知技術(shù)來精確分析用戶行為,在文中對網(wǎng)絡用戶行為的概念和相關(guān)的技術(shù)核心都進行了分析,同時根據(jù)用戶行為的不同進行了分類,對用戶行為進行分類可以有效提高用戶行為分析的準確度。通過對用戶行為進行建模來了解模型的輸入和輸出,從而提高對用戶行為分析系統(tǒng)模型的認識。同時,在使用基于協(xié)同過濾算法完成內(nèi)容分析的基礎(chǔ)上,在用戶行為分析中加入了度量項,采用均方誤差來提高計算的精準度。通過系統(tǒng)測試可以發(fā)現(xiàn),使用加權(quán)組合算法可以有效減小算法的時間復雜度,有效彌補了協(xié)同過濾算法計算上存在的冷啟動問題,大大提高了個性化推薦系統(tǒng)的精準度。
[Abstract]:In recent years, the rapid development of computer science and technology has greatly promoted the popularity of Internet technology in people's lives. In daily life, people are constantly using the Internet to access information, query and various network services. However, in the process of rapid development of Internet technology, with the rapid development of Internet, network security has become an important factor hindering its development. Security issues have also brought great challenges to the development of e-commerce technology. With the development of electronic commerce technology, more and more enterprises begin to analyze the behavior of network users in depth, by analyzing the behavior of users to accurately grasp the interests and hobbies of users. Thus, according to their interests and hobbies to complete personalized commodity recommendation service, in this process can fully improve the transaction success rate of users, while improving the profitability of enterprises. Many government and non-profit websites are also aware of the importance of analyzing user behavior to the maintenance and development of the network, so more and more researchers are beginning to study the behavior of Internet users. It is more and more important to accurately analyze the behavior of network users. Many e-commerce websites collect user behavior data by obtaining user click behavior. With the continuous development of Internet technology, more and more advertisements fill the network. In the process of using the Internet, all users will automatically identify and record their browsing records, which provides a very accurate behavioral basis for user behavior analysis. It is very important to collect data and extract website data. The research of this topic is based on intelligent perception technology to accurately analyze user behavior. In this paper, the concept of network user behavior and related technical core are analyzed, at the same time, according to the different user behavior are classified. Classification of user behavior can effectively improve the accuracy of user behavior analysis. In order to improve the understanding of the user behavior analysis system model, the input and output of the model can be understood by modeling the user behavior. At the same time, based on the collaborative filtering algorithm to complete the content analysis, a metric is added to the user behavior analysis, and the mean square error is used to improve the accuracy of the calculation. Through the system test, it can be found that the weighted combination algorithm can effectively reduce the time complexity of the algorithm, effectively make up for the cold start problem in the calculation of collaborative filtering algorithm, and greatly improve the accuracy of personalized recommendation system.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

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5 郭U，

本文編號：2254258