基于選擇路徑和瀏覽頁面的用戶聚類算法研究.pdf

1、人類已經(jīng)進入了網(wǎng)絡時代,網(wǎng)絡技術的發(fā)展為網(wǎng)絡教學提供了一片嶄新的天地?，F(xiàn)有的網(wǎng)絡教學系統(tǒng),雖然自身信息量極其豐富,但教師對學生的學習情況缺乏了解,無法滿足學生個性化的學習需求。運用Web日志挖掘技術,從學生上網(wǎng)學習行為中發(fā)現(xiàn)相似的群體以及瀏覽的興趣的興趣路徑,能幫助教師及時調(diào)整教學方案更新網(wǎng)絡站點結構。
　　 本文對Web日志挖掘系統(tǒng)進行研究。按照Web日志挖掘的步驟,首先對Web日志預處理過程進行研究,分為六個步驟:數(shù)據(jù)收集、

2、數(shù)據(jù)清洗、用戶識別、會話識別、路徑補充、事務識別,研究了相關理論、算法,并在此基礎上提出對事務識別算法加以改進,省略路徑補充過程,直接由會話得到事務。其次,對用戶聚類算法進行研究,針對現(xiàn)有的基于Hamming距離的聚類算法的不足,只考慮了用戶訪問的次數(shù)而沒有考慮用戶訪問該URL時在該URL上停留的時間,以及在這段時間內(nèi)在該頁面上所執(zhí)行的操作,提出了選擇路徑興趣和瀏覽頁面興趣相結合的用戶興趣度,并在此基礎上提出相應的聚類算法,并將該算法運