基于数据挖掘的Web 个性化信息推荐系统
基于Web数据挖掘的个性化e-learning解决方案推荐系统研究
２１ ０ １年第 ４期 总第 １６期 ３
基 于 Ｗｅ 据 挖 掘 的个 性 化 ｅ—ｌａｎｎ ｂ数 ｅｒｉｇ 解 决方 案推 荐 系统研 究
赵
（． １ 东北师范大学 吉林 长春
蔚 余延 冬 张赛 男 ， ，
杭州 ３ ００； １０ຫໍສະໝຸດ １０ １ ；． ３ １７ ２ 聚光科技 （ 州） 杭 股份 有限公司 浙江 长春 １０ ０ ） ３０ ０
方案推荐 系统 （ Ｅ Ｓ Ｓ ， Ｐ Ｌ Ｒ ） 以解决 学 习者兼 容性 、资 源充 足 性、 智能挖掘性和推荐整合性这 四大挑 战。该 系统 由三部 分 组成 ， 即学习 目标 、 网络学 习活动序列 和网络学 习环境支持 。 其 中学习 目标在该方案 中起到导 向作用 ； 网络 学习活 动序 列 是一组经过排序的 网络学习活动 ； 网络学 习环 境支持是学 习 者完成学 习的必要条件 。 ＰＬＲ Ｅ Ｓ Ｓ定位 于开放式 的面 向全 民终身学 习的一种个 性 化 ｅ—ｌ ｒｉｇ ｅ ｎｎ 系统 ， ａ 为了满足 系统 的智 能化需 求 ； 如何处 理 开放式和个性化 导致 的庞大 的数据 量？ 以及 如何 在庞大 的 数据量 中找到数据 间的有效 关联？通 过对 国 内外 相关信 息 的研究 ， 目前的研究大多数采用数 据挖掘技 术 ，数据挖掘 就 是从海量 的数据 中挖掘 出潜在 的 、 有价 值的知 识 的过程 ， 数 据挖 掘一 般要 经历 数据 准 备 、 数据 开 采 、 果 表达 和 解 释。 结
【 中图分类号】 ４４ Ｇ ３ 【 文献标识码 】 ｃ 【 文章编号 】０ １ ８０ （０ １０ — ００ ０ １ — ７０２ １）４ ０６ — ４ ０
数据准备是对数据 进行集 成 、 选择 和预处 理 ， 以获得 准确有 效 的挖掘数据 ； 数据 开采是搜 索有 用 的数 据模式 的过 程 ， 是 数据挖掘 的主要过程 ； 结果表达和解释是对 提取的信息进行 分 析 ， 过 决 策 分 析 工 具 提 交 给 决 策 者 的 过 程 … 。 Ｗｅ 据 通 ｂ数 挖掘技术是个性化推荐系统得 以实现 的最重要 的技术 支撑 ， 本 文 主 要 从 技 术 角 度 对 我 们 构 建 的 个 性 化 ｅ—ｌ ｒｉ ｅ ｎｎ 决 ａ ｇ解 方案推荐 系统 中 Ｗｅ ｂ数据挖掘算 法设计 、 掘引擎设 计 、 挖 系
基于大数据分析的用户兴趣挖掘与推荐系统设计
基于大数据分析的用户兴趣挖掘与推荐系统设计随着互联网的迅速发展，人们在日常生活中获取、产生的数据量越来越大。
这些海量的数据蕴含着用户的兴趣和个性化需求，于是基于大数据分析的用户兴趣挖掘与推荐系统应运而生。
本文将着重探讨该系统的设计与实施。
首先，用户兴趣挖掘是该系统的核心功能。
通过分析用户在互联网上的行为，如浏览历史、搜索记录和点击数据，系统可以获取大量的用户数据。
然后，通过数据挖掘和机器学习算法，系统可以对用户的兴趣进行挖掘和分析。
这一过程主要包括用户行为模式的识别、兴趣偏好的建模和兴趣聚类等。
其次，推荐系统是该系统的另一个重要组成部分。
基于用户兴趣挖掘的结果，推荐系统可以为用户提供个性化的推荐服务。
在设计推荐系统时，我们可以采用多种推荐算法，如协同过滤、内容过滤和混合推荐等。
同时，为了更好地进行推荐，可以引入上下文信息，如时间、地点、设备等，以提高推荐的准确性和用户体验。
此外，为了满足大规模数据处理的需求，该系统需要具备高可扩展性和并行处理的能力。
通过分布式计算框架，如Hadoop和Spark，以及NoSQL数据库，如HBase和Cassandra，系统可以实现对海量数据的处理和存储。
同时，通过针对不同阶段和任务的优化策略，可以提高系统的运行效率和响应速度。
在实施过程中，还需要考虑用户隐私和数据安全问题。
用户的个人信息和数据是非常敏感和私密的，因此系统应该采取一系列的安全措施来保护用户的隐私。
例如，可以采用数据脱敏和加密技术，限制敏感数据的访问权限，并制定严格的安全政策和规范。
另外，用户反馈和评估也是该系统不可忽视的部分。
通过用户反馈和评估，可以了解用户对推荐结果的满意度和改进意见，以进一步优化算法和系统性能。
可以通过用户调查、用户行为分析和用户满意度调查等方式收集用户反馈，并根据反馈结果进行系统的优化和改进。
最后，用户兴趣挖掘与推荐系统的设计需要与业务场景相结合。
不同的行业和领域有不同的特点和需求，因此系统的设计应考虑到具体业务的特点。
基于Web使用挖掘的个性化推荐系统
第 ０ 第 ９月 ２ ７卷 ８年 ９期 ０
Ｖｏ． ． １７ Ｎ０ ９
Ｓ ｐ ２ ０ ｅ ． ０ ８
基 于 Ｗｅ ｂ使 用 挖 掘 的个 性 化 推 荐 系统
黄 河 涛 ，刘 重 洋。
（ ． 阳师 范 学 院 计 算 机 与 信 息 技 术 学 院 ， 南 南 阳 ４ ３ ６ ； ． 庆 邮 电 大 学 通 信 与 信 息 工程 学 院 ， 庆 ４ ０ ６ ） １南 河 ７０１ ２重 重 ０ ０ ５
类等。
用 户 访 问 信 息 ， 将 数 据 挖 掘 技 术 应 用 到 Ｗｅ 它 ｂ巾 ，
形成 了 自己的挖 掘 方式 。一 般对 Ｗｅ ｂ使 用 模 式挖
掘 流 程 的 划 分 可 分 为 步 ， 数 据 准 备 阶 段 、 式 即 模
发现 阶段 和模 式分 析 阶段 。 离线 部 分 由数据 预 处理 和模 式挖 掘任 务组成 。ｌ 流程 如 图 １ 其 所永 。
Ｗｅ ｂ使 用挖 掘足 通过挖 掘 Ｗｅ ｂ日志 记录 以发 现用 户 访 问 Ｗｅ ｂ页 面 的模 式 、 掘 有 用模 式 和预 挖 测用 户浏 览行 为 的技 术 。挖 掘 的 目的是 在 海量 的 ｗｅ ｂ日志数 据 中 自动 、 速 地 发 现用 户 的访 问 快 模式 ， 频 繁 访 问 路 径 、 繁 访 问 页 组 、 户 聚 如 频 用
摘 要 ： ｂ使 用 模 式 挖 掘 是 对 用 户浏 览 Ｗｅ Ｗｅ ｂ后在 服 务 器 日志 上 所 留信 息 的 数 据 挖 掘 。 讨 论 了挖 掘 中常 用技 术 及 流 程， 并提 出一 种 Ｗｅ ｂ使 用模 式挖 掘 体 系结 构 ， 绍 了 系统 的 工 作 原 理 ， 系统设 计 中 的推 荐 算 法 等 关键 技 术 作 了详 细 讨论 。 介 对
基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究
龙源期刊网
基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究
作者：张劳模马颖王国栋
来源：《现代电子技术》2011年第16期
摘要：在当前家庭数字化日趋普及的环境下，为了给用户提供一种智能型、个性化的多媒体内容推荐服务，通过研究协同式信息过滤技术，结合数据挖掘技术，设计并实现了一个智能型、个性化的多媒体推荐系统。
系统可以根据用户的使用习惯、使用时间、使用环境以及最近选择的项目进行分析，进行判断后列出最优推荐资源。
系统通过研究个人信息的自我学习技术、个性化特征分析技术以及多媒体内容的搜寻技术，将上述技术应用在推荐服务系统中，具有一定的实际意义。
关键词：机器学习；推荐系统；协同式信息过滤技术；家庭数字化
中图分类号：TN919-34 文献标识码：A 文章编号：1004-373X(2011)16-0031-04。
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与实现
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与实现个性化推荐系统是利用大数据分析技术，根据用户的兴趣和行为习惯，为用户提供符合其个性化需求的推荐内容。
在当前信息爆炸的时代，用户面临着海量的信息和产品选择，个性化推荐系统能够帮助用户快速找到符合其兴趣的内容，提高用户的满意度和消费体验。
本文将详细介绍基于大数据分析的个性化推荐系统的设计与实现。
我们需要从用户的角度出发，了解用户的个性化需求。
通过分析用户的行为数据、消费偏好和兴趣爱好，我们可以描绘出用户的画像，从而了解用户的个性化需求。
用户的行为数据包括浏览记录、购买记录、评价评论等，可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出用户的特征和行为模式。
我们需要收集和整理大量的商品信息。
商品信息包括商品的属性、图片、描述等，这些信息将作为推荐系统的基础数据。
大数据分析技术可以帮助我们快速处理和分析海量的商品信息，提取出有用的特征，并建立商品的相关度模型，用于计算不同商品之间的相似度。
接下来，我们需要设计个性化推荐算法。
个性化推荐系统的核心是推荐算法，它决定了系统能否准确地为用户推荐感兴趣的内容。
目前常用的个性化推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
不同的算法有不同的适用场景和优缺点，我们需要根据具体的需求和数据特点选择合适的算法。
在算法的基础上，我们需要构建推荐系统的用户模型和商品模型。
用户模型用于描述用户的兴趣和偏好，商品模型用于描述商品的属性和相关度。
通过对用户模型和商品模型的训练和优化，我们可以不断提高推荐系统的准确性和效果。
我们需要评估和优化推荐系统的性能。
推荐系统的性能指标包括准确率、覆盖率、多样性等。
通过对推荐结果的评估和用户的反馈进行分析，我们可以找出系统存在的问题，并进行相应的优化和改进。
同时，推荐系统也需要考虑系统的实时性和可扩展性，以满足大规模用户和数据的需求。
总结起来，基于大数据分析的个性化推荐系统设计与实现涉及用户需求分析、数据收集和整理、推荐算法设计、用户模型和商品模型构建以及性能评估和优化等方面。
基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统设计
基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统设计随着大数据技术的不断发展，用户行为分析及个性化推荐系统在各行业中的应用越来越广泛。
本文将介绍基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统的设计原理和方法。
一、用户行为分析的意义和方法用户行为分析是指通过对用户在互联网等场景中的行为数据进行收集、分析和挖掘，来了解用户的需求、兴趣和行为习惯，以便更好地为用户提供个性化的产品和服务。
用户行为分析的方法主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘和分析四个步骤。
数据收集可以通过使用Cookie、日志分析等技术手段来获取用户的行为数据，如点击、搜索、购买等行为。
数据预处理是对获取的原始数据进行清洗、整合和转换，以便后续的数据挖掘和分析。
数据挖掘和分析是利用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法来发现用户行为模式、解析用户兴趣和预测用户行为等。
二、个性化推荐系统的原理和方法个性化推荐系统是基于用户行为数据和用户的个人特征，利用推荐算法为用户提供个性化的推荐结果。
个性化推荐系统的设计主要包括用户特征提取、推荐算法选择和推荐结果生成三个步骤。
用户特征提取是通过分析用户的历史行为数据和个人属性，提取用户的兴趣偏好、购买习惯等个性化特征。
推荐算法选择是根据用户特征和系统需求选择适合的推荐算法，常用的推荐算法包括协同过滤、内容过滤和混合推荐等。
推荐结果生成是根据用户的特征和推荐算法，生成个性化的推荐结果，可以是商品、新闻、音乐等多种形式。
三、基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统的设计思路在设计基于大数据的用户行为分析及个性化推荐系统时，需要考虑以下几个方面。
1.数据规模和数据质量：大数据时代意味着数据规模庞大，因此系统需要具备处理大规模数据的能力，包括数据存储、处理和分析等。
同时，数据质量对于用户行为分析和个性化推荐的准确性也至关重要，因此系统需要进行数据清洗和预处理，消除噪声和异常值。
2.算法选择和优化：个性化推荐系统涉及多种推荐算法，需要根据实际情况选择合适的算法，如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于内容的过滤等。
基于Web挖掘的个性化教学推荐系统
作者简介 ： 刘秀敏 （９ ６ ） 吉林长春人 ， 士研 究生， 究方 向 ： １７ 一 ， 硕 研 计算机 教育与应用， 多媒体技术 。
计 算机 时代 ２ １ 年 第 ７ ０ １ 期
・ ・ ５
习方式 。因此 ， 通过 学生学习风格 的测试 构建能代表学生 对项 目Ｉｍ ｊ和 Ｉｍ ｊ同时作 了评价 ， 样它们之 间的相似 本文 ｔ －ｌ ｔ －２ ｅ ｅ 这 特征 的学 习风格 及兴 趣模型 。为 了更 加准确地 测试 出学生 的 性可以用多种方法计算 。本文采用 Ｐａ ｏ—计算公式 ： ｅｒ ｎｒ ｓ 学习风格类型 ， 采用了所 罗门风格量表和 Ｋ ｌ风格量表进 本文 ｏ ｂ 洲 Ｔ ： 堡 ： 行 测试 。由于学 生数 目的急剧增 加和项 目众多 的风 格 量表 导 致学 生评分 数据 的不 完善 ， 了数据 的稀疏性 ， 得计算 目 产生 使
Ｔｃｎｃ ｌＣ ｌｇ ） ｅｈ ｉａ ｏ ｅｅ ｌ
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｉ ｉｇ ｔ ｈ ｎ ｔ ｏｋ ｌａ ｉｇ ｅ ｖｉ ｎ ｅ ｔ ｆｒ ｔ ｅ ｔ， ｗｅ ｅ ｉｎ ｎ ｗ ｐ ｒｏ ａｉｅ ｔａ ｈｎ ｒｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ｓｒ ｃ： ｍ ｎ ａ ｔｅ ｅｗ ｒ ｅ ｒ ｎ ｎ ｒ ｍ ｎ ｏ ｓｕｄ ｎ ｓ ｎ ｏ ｄ ｓｇ ａ ｅ ｅ ｓ ｎ ｌｚ ｄ ｅ ｃ ｉｇ ｅ ｏ ｎ ａｉ ｏ ｓ ｓｅ ．Ｔｈｏ ｈ ｅｔ ｔｅ ｌａ ｉ ｔ ｅ ｆ ｓｕ ｎｓ ｎｄ ｙ ｔｍ ｒｕｇ ｔｓｉ ｎｇ ｈ ｅ ｍ ｎｇ ｓｙｌ ｏ ｔｄｅ ｔ ａ ｍｉ ｉｇ ｔ ｅｒ Ｗ ｅ ｏ ｉ ｌｇ ， ｔｅ ｙ ｔｍ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｔｅ ｎｎ ｈ ｉ ｂ ｂｒｗｓｎｇ ｏ ｓ ｈ ｓ ｓｅ ｏ ｓｒｃｓ ｈ ｍｏ ｅｓ ｄ ｌ ｗｉ ｔ ｈ
开题报告范文基于数据挖掘的个性化推荐算法研究
开题报告范文基于数据挖掘的个性化推荐算法研究开题报告一、研究背景与意义随着互联网的迅猛发展和信息爆炸式增长，人们在浩如烟海的信息中很难找到真正符合自己需求的内容。
传统的推荐系统通常只考虑用户的历史行为和兴趣，忽略了用户的个性化需求。
因此，基于数据挖掘的个性化推荐算法成为了研究的热点。
数据挖掘是从大规模数据中自动发现未知但潜在有用的模式和知识的过程。
个性化推荐算法利用数据挖掘技术对用户的行为模式和喜好进行分析，从而实现更精准、准确的推荐结果。
本研究旨在探索基于数据挖掘的个性化推荐算法在实际应用中的效果和优势，为个性化推荐系统的发展提供有益的参考。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计并实现一个基于数据挖掘的个性化推荐算法，通过对用户历史行为数据和兴趣进行深入挖掘，为用户提供个性化的推荐服务。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 数据收集与预处理：收集用户的历史行为数据和兴趣数据，并对原始数据进行清洗和预处理，以保证后续分析的准确性和可靠性。
2. 用户画像构建：通过对用户历史行为数据的挖掘，建立用户画像，包括用户的兴趣偏好、行为习惯等信息。
3. 特征工程与模型选择：基于用户画像和兴趣特征，提取有效的特征表示，并选择适当的数据挖掘模型进行推荐算法建模。
4. 算法设计与实现：设计并实现基于数据挖掘的个性化推荐算法，结合用户画像和特征表示，通过数据挖掘技术为用户生成个性化推荐结果。
5. 算法评估与性能优化：对设计的算法进行评估，并根据评估结果进行性能优化，提高算法的准确性和推荐效果。
三、研究方法与步骤本研究将采用以下方法和步骤进行实验和研究：1. 数据收集与预处理：通过爬取互联网上的用户行为数据和兴趣数据，获取大规模的真实数据集，并对数据进行清洗和预处理，确保数据质量。
2. 用户画像构建：利用数据挖掘技术对用户历史行为数据进行分析和挖掘，提取用户的兴趣偏好、行为特征等信息，构建用户画像。
3. 特征工程与模型选择：根据用户画像和兴趣特征，提取有效的特征表示，并选择适当的数据挖掘模型，如协同过滤算法、关联规则挖掘算法等。
基于大数据的个性化推荐系统研究
基于大数据的个性化推荐系统研究随着互联网技术的高速发展，越来越多的网站已经开始采用个性化推荐系统来为用户提供更好的服务。
这种系统主要基于大数据分析技术，可以根据用户的搜索历史、点击记录和兴趣偏好，为他们推荐最感兴趣的内容或产品。
那么，基于大数据的个性化推荐系统究竟是什么，其背后的技术原理和应用场景又有哪些呢？下面将从这几个方面进行探讨。
一、什么是基于大数据的个性化推荐系统？基于大数据的个性化推荐系统是一种利用大数据分析技术，根据用户的历史行为、偏好和需求，通过算法模型和推荐引擎，为用户生成个性化推荐内容或产品的智能系统。
一般来说，这种系统会利用用户的搜索记录、点击历史、订阅内容、评论和评分等数据，通过数据挖掘和机器学习等技术，分析用户的兴趣爱好和行为模式，并将这些信息应用于推荐模型中，为用户提供高度个性化的推荐服务。
二、基于大数据的个性化推荐系统的原理基于大数据的个性化推荐系统的核心原理是分析用户的历史数据，并将其转化为特征向量。
这些特征向量包含了用户的兴趣、行为模式和个人信息等，可以用于训练推荐算法模型。
推荐算法模型一般包括三个主要部分：特征提取、相似度计算和推荐生成。
特征提取阶段会将用户的历史行为数据转换为特征向量，相似度计算阶段会通过计算用户特征向量和物品特征向量的相似度，来评估用户与物品的匹配度。
推荐生成阶段会基于相似度计算结果，为用户生成推荐列表。
三、基于大数据的个性化推荐系统的应用场景基于大数据的个性化推荐系统主要应用于以下三个领域：1、电子商务。
在电子商务领域，个性化推荐系统可以为用户提供相关商品推荐、购物车推荐和搜索结果排序等服务，从而提高用户购买意愿和满意度。
2、新闻媒体。
在新闻媒体领域，个性化推荐系统可以为用户提供相关新闻推荐和新闻推荐排行榜等服务，从而提高用户的新闻阅读体验。
3、社交网络。
在社交网络领域，个性化推荐系统可以为用户提供好友推荐、话题推荐和帖子推荐等服务，从而扩大用户的社交圈子和兴趣范围。
基于数据挖掘的网络用户个性化兴趣分析研究
基于数据挖掘的网络用户个性化兴趣分析研究随着互联网的快速发展，网络用户在互联网上产生了大量的数据行为。
这些数据包含着用户在网络上的各方面兴趣和偏好，对于企业和组织来说，利用这些数据进行用户个性化兴趣分析是一项重要的研究任务。
本文将从数据挖掘的角度出发，探讨基于数据挖掘的网络用户个性化兴趣分析的方法和应用。
一、数据挖掘在网络用户个性化兴趣分析中的应用数据挖掘是从大规模数据集中发现模式、关系和趋势的一种方法。
在网络用户个性化兴趣分析中，数据挖掘可以帮助我们从海量的用户行为数据中提取有价值的信息，发现用户的个性化兴趣和需求，为企业和组织提供更好的个性化服务。
在网络用户个性化兴趣分析中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 用户画像构建：通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以了解用户的兴趣偏好、消费习惯、人口统计信息等，从而构建用户画像。
用户画像可以帮助企业和组织更好地理解用户，个性化地提供服务和推荐。
2. 兴趣预测和推荐：通过数据挖掘算法，可以分析用户过去的行为数据，预测用户未来的兴趣和需求，并根据用户的个性化兴趣进行推荐。
比如，根据用户过去的购物记录和浏览记录，可以向用户推荐具有相似兴趣的商品。
3. 用户行为分析：通过分析用户在网站上的点击、浏览、搜索等行为数据，可以发现用户的兴趣偏好、活跃度等。
这些分析结果可以帮助企业和组织优化网站设计，提升用户体验。
二、基于数据挖掘的网络用户个性化兴趣分析方法在进行网络用户个性化兴趣分析时，需要采用适合的数据挖掘方法。
以下是几种常用的数据挖掘方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘可以通过分析用户的购物篮数据或点击记录，发现不同项目之间的关联关系。
例如，根据用户购买了商品A而购买了商品B的数据，可以发现A和B之间存在一定的关联规则，从而推荐给其他用户。
2. 社交网络分析：在社交网络中，用户之间的兴趣和行为会相互影响。
通过对社交网络数据进行挖掘分析，可以发现用户之间的兴趣传播和影响关系。
基于Web挖掘的个性化推荐系统研究
掘 的 个性 化 推 荐 系统 框 架 ， 最后 介 绍 了一 个 实例 ：Ａ ｕｏ ．（ 。 ｎｔ ｎ ｃｎ ｚ Ｈ
［ 关键词 ］
【 ｂｔａ ｔ Ａ ｓ ｃｊ Ｉ ｆ ａｅ ｅｄｆ ｔ ｎｏ Ｗｅ ｉｉ ａ ｚ ，ｔｏｋ ｙ ｒ ｎ ｉ ｄｒ ｏ ｍ ｎ ａ ｏ ｃ — ｒ ｎｔ ｓ ｐｒ ｈ ｅ ｎ ｉ ｂ ｎ ｇ ｓ ｎｌ ｅ ｗ ｅ ｓ ａ ｚ ｃｍ ｅ ｄ ｔ ｎｔ ｈ ｉ ｐ ｔ ｉ ｏ ｆ ｉ Ｍ ｎ ｉａ ｙ ｄ ｅ ｐ ｏｌ ｅ ｅ ｉ ｅ
纵
ｗｅ 挖掘的分类方 式有多 种 ，其 中被学术 界广 泛认可 横 ｂ 的是根据其行为不 同而将 其分为 Ｗｅ ｂ内容挖掘 、ｗｅ 应用 ｂ 挖掘和 Ｗｅ ｂ结构挖掘等 三类 ，如 图 １所示。其 中 ，Ｗｅ ｂ内 容挖掘是指 ｗｅ ｂ文档 、图片等 内容模式 的 自动发现 ；Ｗｅ ｂ
应用挖掘是指 Ｗｅ ｂ服务器存 取模式 的 自动发 现 ；Ｗｅ 结构 ｂ 挖掘是指 Ｗｅ 拓扑结构模式的 自动发 现。 ｂ
据库 、数据仓库 、数据 挖掘 、信 息检 索、机器学 习 、标记 语言 、模 式 识 别 、统 计学 等 学科 的 知 识。Ｏｅ ｔｏｉ于 ｌ Ｅｚｎ ｎ ｉ １９ 在 其 论 文 （ＨｅＷｏｄ ＷｉｅＷｅ ：Ｑ ａｍ ｒ ｏ ｏ ９６年 ＇ｉ ｒ ｔ ｂ ｕｇ ｉ ｒｇｌ ｌ ｉ ｅ ｄ ｍ ｎ） ｉ ）中第一次提出 了 Ｗｅ ｅ ｂ挖掘 的概念 ，并 Ｈ将其 定 义为
［ 中圉分类号］Ｔ ３ ３ ［ Ｐ ９ 文献标识码 ］Ｂ ［ 文章编号］１０ ０２ ２０ ）０ —０ １ —０ ０８— ８ １（０８ １ ２５ ３
Ｉ ｅ ｔ 相关 Ｗｅ 术 的进 步促 进 了电 子商 务 的发 ｎ ｍｅ和 ｔ ｂ技
将数据挖掘应用于 Ｗｅ ｂ以便从其 文档和服务 中 自动发 现抽
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的开题报告
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网技术的飞速发展，人们的信息来源和获取渠道变得越来越多样化，对于Web应用的个性化需求日益增加。
Web个性化推荐技术是指利用用户历史行为数据和社交网络等信息，为用户提供相应的个性化服务和建议。
Web个性化推荐技术已经被广泛应用于电子商务、社交网络、个性化广告等领域，成为了提高用户体验和企业收益的重要手段。
Web个性化推荐技术的本质就是根据用户的历史行为和兴趣偏好，将最有可能符合用户需要的物品推荐给用户。
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术是指利用关联规则分析技术，对历史用户行为数据进行挖掘，发现用户的偏好规律，从而构建个性化推荐模型。
关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
结合Web个性化推荐技术，可以发现用户在浏览、购买、评价等方面的行为规律，提高推荐的精准度和效果。
二、研究内容和方法本研究的主要内容是基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术的研究和实现。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 关联规则挖掘算法的研究针对关联规则挖掘中面临的问题，如数据稀疏、维数灾难等，本研究将结合Apriori算法、FP-Growth算法等算法，对关联规则挖掘算法进行研究，提高挖掘算法的效率和精度。
2. 基于关联规则挖掘的Web个性化推荐模型的构建本研究将结合关联规则挖掘技术和用户行为数据，构建Web个性化推荐模型。
具体的流程是：首先根据用户行为数据挖掘出关联规则，将挖掘出的规则作为个性化推荐模型的规则库；其次，在用户浏览行为发生后，根据规则库，针对不同用户和用户行为，进行个性化推荐。
3. Web个性化推荐系统的设计与实现根据以上研究成果，本研究将设计和实现一套基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统。
该系统将包括数据预处理模块、关联规则挖掘模块、规则库管理模块、个性化推荐模块等。
三、预期研究效果本研究旨在探索基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术，预期研究效果包括以下几个方面：1. 研究和设计基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统，并实现该系统，验证其有效性和性能。
数据挖掘技术在推荐系统中的应用
数据挖掘技术在推荐系统中的应用推荐系统是一种能够帮助用户选择感兴趣或有用的信息的技术。
在当今互联网时代，推荐系统已经深入到我们的生活中，例如在电商平台上，推荐系统能够根据用户的购买历史和浏览行为来推荐适合的商品，提供个性化的购物体验。
而在这些推荐系统背后，数据挖掘技术起到了至关重要的作用。
本文将探讨数据挖掘技术在推荐系统中的应用。
1. 用户行为分析推荐系统首先需要了解用户的兴趣和偏好，以便能够提供个性化的推荐结果。
数据挖掘技术可以通过对用户的行为数据进行分析，从中发现隐藏的模式和规律。
例如，通过分析用户的点击、浏览、收藏等行为，可以了解用户对不同商品的偏好，进而进行相应的推荐。
数据挖掘技术可以帮助推荐系统从大量的数据中提取有用的信息，更好地理解用户的行为。
2. 特征提取与表示在推荐系统中，对于用户和商品的特征提取与表示是非常关键的一步。
通过数据挖掘技术，可以将用户和商品的信息转化为数值特征，以供系统进一步处理。
例如，可以通过挖掘用户的购买记录、评价等信息，提取用户的消费能力、兴趣爱好等特征。
同时，对于商品，可以通过挖掘商品的属性、标签等信息，提取商品的特征。
这些特征可以帮助推荐系统更好地理解用户和商品，从而提供更准确的推荐结果。
3. 相似度计算推荐系统中的一个重要任务是计算用户和商品之间的相似度。
只有通过准确计算相似度，才能够为用户推荐和其兴趣相似的商品。
数据挖掘技术可以通过各种算法来计算用户和商品之间的相似度。
例如，通过基于内容的推荐算法，可以计算用户和商品在特征空间上的相似度。
通过协同过滤算法，可以计算用户之间的相似度，进而利用相似用户的行为来进行推荐。
4. 推荐算法推荐算法是推荐系统的核心。
数据挖掘技术提供了各种各样的算法，可以用于开发推荐系统。
例如，基于协同过滤的算法，可以通过分析用户间的行为关系，预测用户可能感兴趣的商品。
基于内容的推荐算法，可以通过分析用户和商品的特征，推荐相似的商品。
Web挖掘在基于标签的个性化推荐中的应用
文 章编 号 ：１７ ．７２ ２ ０ ０ —４ ９０ ６ １１４ （０ ７）４０ ９ ．４
Ｗｅ ｂ挖 掘 在 基 于 标 签 的 个 性 化 推 荐 中 的 应 用
刘 妮 ， 唐 慧佳
（ 南 交通 大 学信 息科 学 与技 术 学 院 ， 西 四川 成都 ６ ０３ ） １０ １
摘要 ： 个性 化信息服务已经被公认 为是解决 Ｉｔｒｅ 信息过载” ｎｅｎｔ “ 的方法 ， 基于 Ｗｅ 使 用挖 掘的个性 化服务是 目 ｂ
前 Ｗｅ ｂ个性化服务应用和研究 的关键技术 ， 基于 Ｗｅ 挖掘 的个性化信息 服务思 想具体 应用 到标签推 荐个性化 将 ｂ 服务体系 中， 实现信 息的个性 化推 荐服 务。
关 键 词 ： ｅ 挖掘 ： 签 ； Ｗ ｂ 标 个性 化 推 荐
中 图 分 类 号 ： Ｐ ０ Ｔ ３２
文献标识 码 ： Ａ
ｗｅ 数据 有 ３种类 型 ： ＴＭＩ标 记的 ｗｅ ｂ Ｈ ｂ文档 数据 ， ｅ 档内的连 接 的结 构数 据 和 用户 访 问数 据 如服 务 ｗ ｂ文
收稿 日期 ：０１．１２ ２（ １－２ ６
维普资讯
５０ ０
成
都
信 息 工
程
学 院 学 报
维普资讯
第 ２ 卷第 ４ ２ 期
２０ ０ ７年 ８月
成
都
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Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬＯ ＦＣＨ ＮＧＤＵ ＵＮＩ Ｅ Ｓ ＴＹ Ｏ Ｉ Ｏ Ｅ Ｖ Ｒ Ｉ Ｆ ＮＦ ＲＭＡＴＩ ＴＥ ＨＮ Ｏ ＯＮ Ｃ ＯＬ ＧＹ
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２ Ｗｅ 掘 技 术 ｂ挖
基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计
随着互 联 网的不断 发展 与普 及 ， 息 成指 数级 增 信
长 ， 信息过 载 ” “ “ 、 资源 迷 向” 问题 也 日益 严重 。 等 当前
ｂ ｏ ｄ ｉ ｏ ．ｏ ） ， 们允 许 模 型 管理 员 根 据用 户 ｒａ ｖｓ ｎ ｃ ｒ 等 它 ｉ ｎ 的静态 特征 和动 态属 性来 制定 规则 ， 个规 则本质 上 一 是 一 个 Ｉ—Ｔｈ ｎ语 句 ， 则 决 定 了在 不 同的情 况 下 ｆ ｅ 规 如 何 提供 不 同 的服 务 。基 于规 则 的模 型其 优 点是 简 单、 直接 ， 点是规 则质 量很 难保 证 ， 缺 而且 不 能动态 更 新 。基 于规 则 的模 型 一般 分为 关键 词层 、 述层和 用 描
利用 用 户之 间的相 似性 来 过 滤信 息 。 Ｌ ＿优点 是 能 ３
为用 户发 现新 的感 兴趣 的信 息 ， 缺点 是存 在两个 很难
解 决 的 问题 ， 个是 稀疏 性 ， 即在 模 型使 用初期 ， 一 亦 另
一
基 于 Ｗｅ ｂ挖 掘 的个 性化 推 荐 技 术 有 多 种 ， 里 这
用 户 瞬息万 变 的信息 需求 入一种 能 够根 据用 户 的 引 特点 自动组 织 和调 整 信息 的服 务模 式 成 为摆 在 我 们
面前 的一个 实践 课题 。 性化信 息服 务 ， 于 ｗｅ 个 基 ｂ挖 掘 的个 性化 推荐 系统 的研 究成 为人 们关 注 的热 点 。
１Ｗ ｅ ｂ数 据 挖 掘 口
Ｗｅ ｂ数 据挖 掘 （ ｂｄ ｔ ｍｉｉｇ ， Ｗｅ ａａ ｎｎ ） 简称 Ｗｅ ｂ挖 掘 ， 从 数据 挖 掘 发 展 而来 的 ， Ｗｅ 是 集 ｂ技 术 、 据 挖 数
基于数据挖掘的用户个性化推荐系统
基于数据挖掘的用户个性化推荐系统随着互联网的发展和应用的普及，用户对大量信息和资源的需求也不断增加。
为了更好地满足用户的需求，用户个性化推荐系统应运而生。
基于数据挖掘的用户个性化推荐系统通过分析用户历史行为数据和用户的个人信息，将用户的兴趣和偏好进行挖掘和分析，从而提供给用户符合其个性化需求的推荐内容。
用户个性化推荐系统的目标是通过分析用户的历史行为和个人信息，挖掘出用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化的推荐服务。
这样的推荐服务可以大大提升用户的体验，帮助用户发现更多符合其兴趣和需求的信息和资源。
在实现基于数据挖掘的用户个性化推荐系统时，首先需要收集和存储用户的历史行为数据和个人信息。
历史行为数据包括用户浏览的网页、点击的链接、购买的商品等，而个人信息包括用户的性别、年龄、地理位置等。
通过收集和存储这些数据，推荐系统可以分析用户的行为模式和个人特征。
接下来，推荐系统需要通过数据挖掘技术来分析用户的行为模式和个人特征，以挖掘用户的兴趣和偏好。
数据挖掘技术包括聚类、关联规则挖掘、分类和预测等。
通过这些技术，推荐系统可以从海量的用户行为数据中发现用户的兴趣集群和用户偏好。
例如，如果一个用户经常浏览和购买与篮球相关的商品，那么推荐系统可以判断该用户对篮球比较感兴趣，从而向该用户推荐更多关于篮球的内容和商品。
除了通过数据挖掘技术分析用户的行为和个人特征，推荐系统还可以利用协同过滤算法来发现用户间的兴趣相似性。
协同过滤算法是根据用户之间的相似性进行推荐的一种方法。
具体而言，当一个用户A喜欢某个推荐内容，而另一个用户B与用户A有较高的兴趣相似度时，推荐系统可以将该推荐内容推荐给用户B。
最后，推荐系统需要将挖掘到的用户兴趣和偏好应用到推荐过程中。
推荐系统可以根据用户的个人特征和历史行为数据，选择合适的推荐算法和推荐策略。
推荐算法可以根据不同的推荐指标和算法原理，为用户生成推荐列表。
推荐策略可以根据用户的兴趣和动态变化的推荐环境，调整推荐算法的参数和策略，以提供更加准确和有效的推荐结果。
基于数据挖掘的个性化课程推荐系统设计
基于数据挖掘的个性化课程推荐系统设计I. 引言近年来，随着互联网的发展和教育信息化的深入推进，个性化教学逐渐成为教育领域的一个热门话题。
个性化教学可以满足不同学生的学习需求，提高教学质量和学习效果。
而课程推荐系统是实现个性化教学的重要技术手段之一。
本文将介绍基于数据挖掘的个性化课程推荐系统的设计。
II. 个性化课程推荐系统的概述个性化课程推荐系统是一种根据用户的学习历史、兴趣爱好和个人特点等信息，利用数据挖掘技术和机器学习算法，为用户推荐符合他们需求和喜好的课程。
个性化课程推荐系统主要分为数据收集和清洗、特征提取和模型建立、推荐过程和结果展示等步骤。
III. 数据收集和清洗数据收集和清洗是构建个性化课程推荐系统的基础。
数据收集主要包括用户行为数据（如学习历史、评价数据等）和课程内容数据（如课程描述、标签、主题等）。
其中用户行为数据可以通过用户日志和学习管理系统等获取，而课程内容数据可以从教育平台或者外部数据源中抽取。
清洗数据是为了去除数据中的噪声和异常值，提高后续的分析和建模的准确性和效率。
数据清洗常用的方法有数据质量分析、数据预处理和数据平滑等。
其中数据质量分析包括缺失值分析、异常值分析、重复值分析等。
数据预处理包括数据规范化、数据离散化、数据归一化等。
数据平滑可以用于对数据进行有序化处理，以便于后续的机器学习和推荐算法。
IV. 特征提取和模型建立特征提取和模型建立是个性化课程推荐系统的核心。
特征提取主要是将用户行为数据和课程内容数据转换为机器学习算法可处理的特征向量。
特征向量通常包括用户特征向量和课程特征向量。
用户特征向量包括用户的基本信息和历史行为特征，如性别、年龄、学习时长、评价等。
而课程特征向量包括课程内容特征和外部特征，如课程标签、主题、难度等。
模型建立是基于特征向量，通过机器学习算法建立推荐模型。
常见的机器学习算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合模型等。
其中，协同过滤算法是基于用户的历史行为和与其相似的其他用户的行为来进行推荐的，而基于内容的推荐算法则是利用课程的特征向量来进行推荐。
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与优化研究
基于大数据分析的个性化推荐系统设计与优化研究个性化推荐系统是基于用户的偏好、行为和兴趣，利用大数据分析技术，通过个性化推荐算法为用户提供个性化的推荐内容。
本文将针对基于大数据分析的个性化推荐系统的设计与优化展开讨论。
首先，个性化推荐系统的设计需要考虑以下几个方面。
首先是数据采集与处理阶段，系统需要收集大量用户数据，如用户行为数据、社交网络数据等。
其次是特征提取与建模，通过对数据进行处理和分析，提取出用户的关键特征，建立用户模型。
最后是推荐算法的选择与优化，根据用户模型，采用合适的推荐算法进行个性化推荐。
在数据采集与处理阶段，系统可以通过各种方式收集用户数据，如用户登录信息、浏览记录、购买记录等。
同时，通过整合社交网络数据，可以更全面地了解用户的兴趣和偏好。
对于大规模数据的处理，可以采用分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark，以提高系统的性能和效率。
特征提取与建模是个性化推荐系统的核心环节。
在这一阶段，系统需要对用户数据进行处理和分析，提取出用户的关键特征。
这些特征可以包括用户的性别、年龄、地理位置、购买偏好等。
同时，系统还需要建立用户模型，以描述用户的兴趣和偏好。
常用的方法包括协同过滤、内容过滤、基于图的推荐等。
此外，还可以结合深度学习和自然语言处理等技术，提取更复杂的用户特征。
推荐算法的选择与优化是个性化推荐系统的另一个重要方面。
不同的推荐算法有着不同的适用场景和精度。
常见的推荐算法包括基于协同过滤的协同过滤算法、基于内容过滤的内容过滤算法和基于深度学习的神经网络算法等。
在算法的优化方面，可以采用加权推荐、基于时间衰减的推荐、个性化冷启动等策略，提高推荐的准确性和用户满意度。
此外，个性化推荐系统还需要考虑用户隐私保护和系统的可解释性。
在数据收集和处理过程中，系统需要严格遵守相关的隐私保护法规，确保用户数据的安全和隐私。
在推荐过程中，系统需要向用户提供推荐解释，告诉用户为什么会有这些推荐，并且给用户提供调整推荐结果的机会，以增加用户的信任和满意度。
基于大数据技术的个性化推荐系统设计与实现
基于大数据技术的个性化推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的不断发展，数据量急速增长，而如何从海量的数据中提取有用信息成为了各行业亟待解决的问题。
个性化推荐系统是其中重要的一种应用，它能够根据用户行为、用户偏好、历史记录等多种因素为用户提供更加符合其需求的产品或服务推荐。
本文将介绍基于大数据技术的个性化推荐系统的设计与实现。
二、个性化推荐系统的设计个性化推荐系统的设计一般包括数据采集、数据预处理、特征选取和机器学习模型训练等环节。
1. 数据采集数据采集是个性化推荐系统的基础，其目的是从多维度收集数据、构建用户画像。
数据采集的途径包括用户行为数据、历史记录数据、用户偏好数据等，其中用户行为数据和历史记录数据被认为比用户偏好数据更加重要。
用户行为数据包括用户在网站上的点击、浏览、搜索、评论等信息。
历史记录数据包括用户在网站上的历史行为记录，如购买记录、浏览记录、搜索记录等。
用户偏好数据包括用户对各种因素的偏好，如品牌、颜色、尺寸等。
2. 数据预处理数据预处理是个性化推荐系统的重要环节，其目的是对数据进行清洗和预处理，使之变得更容易使用。
数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗是指从原始数据中清除不符合规则、重复或无用的数据。
数据集成是将不同数据源的数据集成到同一数据中心，以便进行分析或决策。
数据转换是指将原始数据转化为更易于处理的形式，如将文本数据转化为数值数据。
数据规约是针对大数据量的情况，将数据规约为一个简洁的数据集以提高算法的效率和准确度。
3. 特征选取特征选取是个性化推荐系统中起决定性作用的环节，其目的是选择对目标变量具有较强联系的重要特征。
通常基于统计学的方法进行特征选取，如Correlation-based Feature Selection (CFS)、Information Gain等。
4. 机器学习模型训练机器学习模型训练是个性化推荐系统的核心，其目的是建立一个能够预测用户兴趣的模型。
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何 波 王 越
（ 重庆 工 学院计 算机 科 学与 工程 学 院 ， 重庆 ４０ ５ ） ０ ００
Ｅ－ ｉ： ｅ ｏ ｑｔ ｄ ．ｎ ｍａｌｈ ｂ ＠ｃ ｉｅ ｕｃ ．
摘 要 基 于数据挖掘的 Ｗｅ ｂ个性化信 息推 荐 日益成 为一 个重要 的研 究课 题。文章设计 了一个基 于数据挖 掘的 Ｗｅ ｂ
个性 化 信 息 推 荐 系统 （ ＰＲ ） Ｗ Ｉ Ｓ 。在 ＷＰＲ ＩＳ中 ， 出 了推 荐 策 略 ， 推 荐 策略 中考虑 针 对 不 同类 型 的 用户 采 用 不 同的推 荐 提 在
算 法 。根 据 用 户是 否 有 新 颖信 息 的 需 求 ， Ｉ Ｓ采 用 了两种 推 荐 算 法 。 ＷＰＲ
ＷＰＲ 是 一个 基 于服 务 器 端 的在 线 信 息 推 荐 系 统 。 Ｉ Ｓ ＩＳ ＷＰＲ
系统包 括数据预处理模 块 、 挖掘处理模块 、 在线 推荐模块和用
户 界 面 模 块 。在 ＷＰＲ Ｉ Ｓ系 统 中 ， 们 提 出 了 推 荐 策 略 。 推 荐 我 在
策 略 中 ， 们 采 用 了基 于关 联 规 则 挖 掘 ［ 基 于 用 户 事 务 模 式 我 ４ １ 和 聚类两种推荐算法。
信息需求的偏好 。
针 对 现 有 个 性 化 信 息 推 荐 系 统存 在 的 问题 ． 文 设 计 了一 本 个 基 于 数 据 挖 掘 的 Ｗｅ ｂ个 性 化 信 息 推 荐 系 统 （ ｂ Ｐ ｒ ｎ — Ｗｅ ｅ ｏａ ｓ
ｌ ｅ ｎｏ ａｉ ｅ ｏ ｅ ｄ ｔ ｎ Ｓ ｓ ｍ， Ｉ Ｓ 。ＷＰ Ｒ ｉ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｒ ｃ ｍｍ ｎ ａｉ ｙｔ ＷＰ Ｒ ） ｚ ｍ ｏ ０ ｅ Ｉ Ｓ提
厂
井 户界 面 横 块 ｛
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生 成 聚 集树 ，然 后 利 用 用 户 访 问操 作 和 聚 集 树 发 现 关联 规 则 ． 最 终 生 成推 荐 集 。 具 有 快 速 、 确 的 特 点 ， 是 不 太 适 合 新 用 它 准 但
户 、 问站点较少的用 户以及具有新颖性 信息需求的用户 因 访 为如果用户 的用户事务模式没有或过少 ， 就不能有效地生成聚 集树。基于用户事务模式聚类的推荐算法 ． 相似的用户事务 将 模 式聚类到一起 ， 生成用 户事务聚类模式 ， 然后将用户访 问操 作与用户事务聚类模 式进 行匹配 ， 最后形成推荐集 。聚类 用户 事务模式 ， 将相同兴趣 的用 户事 务模式 聚类到一起 ， 利用相 同
Ｋｅ ｗｏ ｄ ； Ｄａａ Ｍｉｉｇ Ｐ ｒｏ ａｉｅ ｎｏｍａｉｎ Ｒｅ ｏ ｙ ｒｓ ｔ ｎｎ ， ｅ ｎ ｌ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ， ｓｒＳ ｔ ｎ ａ ｔ ｎ ｐ ｔ ｒ ｓ ｚ ｏ ｎ ａｉ ｕ ｅ ｒ ｓｃｉ ａｔ ｎ ｏ ａ ｏ ｅ
１ 引言
随 着 ［ｔｒｅ 的 迅 速发 展 ． 种 信 息 以指 数 级 的 速 度 增 长 ． ｎｅｎｔ 各
虑 非 注册 用 户 的信 息推 荐 ：
模块 、 线推荐模块和用户界面模块 。 在
数 据 预 处理 模 块 主要 包 括 一个 预处 理 器 。 处 理器 的任 务 预
（） ２ 多数个性化信息推荐系统对新用户 和访 问站点较少的
基 金 项 目： 庆 市 教 委 基础 研 究 项 目（ 号 ：２６ ２ 资 助 重 编 ００ １）
作 者 简 介 ： 波 ， ， 教 ， 士 ， 要研 究 方 向 ： 据 挖 掘 、 能 信 息 推 荐 。 王 越 ， ， 授 ， 士 ， 要 研 究 方 向 ： 据 挖 掘 、 据 库 技 术 。 何 男 助 硕 主 数 智 男 教 博 主 数 数
１８ ２ｏ 。３ 计 算 机工 程 与 应 用 ７ ｏ ６０
源 。当 前我 们 主 要 采 用 搜 索 引 擎来 检 索 Ｗｅ ｂ上 的信 息 ， 多 数 大 搜 索 引 擎 缺少 主动 性 ， 有 考虑 用 户 的兴 趣 偏 好 。 没 为 了适 应 用 户 不 断 增 长 的 信 息 需 求 ， 究 人员 纷 纷 从 人 工 研 智 能 中寻 找突 破 口 。在 许 多 探 索性 研 究 巾 ， 性 化 主 动 信 息 服 个 务 Ｐ ｒ ｎｌ ｅ ｃ ｖ ｎ ｒ ａ ｏ ｅ ｉ ， ＡＳ … 为 一 种 崭 ｅ ｏ ａｚｄ Ａ ｔｅ Ｉｆ ｍ ｔ ｎ Ｓｒ ｃ Ｐ Ｉ） 作 ｓ ｉ ｉ ｏ ｉ ｖ ｅ 新 的智 能 信 息 服 务 方 式 ， 用 前 景 广 泛 ， 应 十分 引 人 注 日。Ｐ Ｉ ＡＳ 的特 征 是 信 息 服 务 系统 根 据 每个 用 户 的 信 息 需 求 和 用 户 的 个 性化模式 ， 动搜寻相戈信息 ， 且利用在线智能推荐服务【 主 并 ２ ｌ 或 者 推 送 （ｕｈ） 术 ， 确 地 将 用 户 所 需 的 信 息 传 送 到 相 应 的 ｐｓ 技 准 用户 。 在 智 能 个 性 化 主 动 信 息 服 务 中 最 重 要 的 服 务 是 个 性 化 信
关键词 数据挖掘 个性化信 息推 荐 用户事务模 式
文章 编 号 １０ — ３ １ （０ ６ ０ — １８ ０ 文 献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ 一 ２ ０ ）３ ０ ７ — ２ 中图 分 类 号 Ｔ ３ Ｐ １ １
Ｗ ｅ ｒ ｏ ａｉ ｅ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｒｅ ｏ ｂ Ｐｅ ｓ ｎ ｌ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｃ ｍｍ ｅ ｄ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｚ ｎ ａ ｉ ｙ ｔ ｍ ｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｓ ｄ ｏ ｔ ｎ ｎｇ
用户的信息推荐考虑不够 ， 因为 新 用 户 和 浏 览 站 点 较 少 的 用 户
被 系 统 收 集 的 用 户 信 息较 少 ， 用 某 些 推 荐算 法 并不 合 适 ： 采 （ ） 多数 个 性 化 信 息 推 荐 系 统 没 有 考 虑 用 户 是 否 有 新 颖 ３大
类 型也 越来 越 多 。 人们 面对 太 多 的 信息 无 法选 择 和消 化 。 Ｉｔｒｅ 上 信 息 资 源 分 布 的 广 泛 性 叉 给 用 户寻 找感 兴 趣 的 信 息 ｎｅ ｔ ｎ 增 加 了困难 ， 户 不 知 道 如 何更 有 效 地 发 现 自己所 需 的 信 息 资 用
采 用 基 于 关 联 规 则 的推 荐 算 法 推 荐 ；
需 要说 明 的是 ： 当前 访 问操 作 的用 户 对 应 的 用 户 事 务 模 式 数 量 ＝ ，表 明 当前 的 用 户是 新 用 户 ；＜ Ｏ Ｏ 当前 访 问操 作 的 用 户 对 应 的 用 户事 务 模 式 数 量 ＜ 表 明 当前 的用 户 是 访 问站 点 较 少 的 Ａ．
２１ ＷＰＲ ． Ｉ Ｓ系统框 图
Ｗ ＰＲ Ｉ Ｓ系统 框 图如 图 １ 示 。 所
２ ＷＰＲ ． ２ Ｉ Ｓ系统结 构
ＷＰＲ Ｉ Ｓ系 统 由 四个 部 分 组 成 ： 据 预 处 理 模 块 、 掘 处 理 数 挖
（） １ 多数 个性化 信息 推荐 系统针对 的是 注册用户 ， 较少考
Ｓ ｓ ｍ（ Ｉ Ｓ ａｅ ｎ ｄ ｔ ｍ ｎｎ ． ｕ ｏｗ ｒ ｅ ｏ ｍｅ ｄ ｔ ｎ ｓ ａ ｇ ｎ ＷＰ Ｒ ，ｎ ｉｅｅ ｔｒｃ ｍ ｎ ａｉ ｙｔ ＷＰ Ｒ ）ｂ ｓｄ ｏ ａ ｉｉｇ ｅ ａ Ｗｅ ｐ ｔｆｒ ａｄ ｒｃ ｍ ｎ ａ ｏ ｔ ｔ ｙ ｉ ｉ ｒｅ Ｉ Ｓ ａ ｄ ｄｆ ｒｎ ｅ ｏ ｍｅ ｄ ｔ ｎ ｏ
ｅｓ ｌｅ
是 每 隔 一段 时 间对 服 务 器 的 Ｌｇ文 件 和站 点 文 件 进 行 预 处 理 ． ｏ 生 成 用 户事 务 模 式 。 处 理 的 主 要 步骤 包 括 ： 据 精 化 、 户 识 预 数 用 别 、 问操 作 识 别 、 径 完 善 和用 户事 务 模 式 识 别 等 。 过 预 处 访 路 通 理 后 ， 统 可 以获 得 用 户 事 务 模 式 ， 且 生 成 每 一 个 用 户 的 事 系 并
ｉ 用 户 的 推 荐 参 数 设 置 为 “ 颖 ” ｆ（ 新 ） 采 用 基 于用 户 事务 模 式 聚类 的推 荐 算 法 推 荐 ；
ｅｓ ｌｅ
务 模 式文 件 ， 一个 用 户 事 务 模 式 文 件包 含 了若 干个 用 户 事 务 每
模式。 挖 掘 处 理 模 块 主要 包 括 关 联 规 则 处 理 器 和 模 式 聚 类 处 理
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗ ｅ ｐ ｒｏ ａｉｅ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ： ｂ ｅ ｓ ｎ ｌ ｄ ｎｏ ｍａｉ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ｅ ｖｃ ｂ ｓ ｄ ｎ ｄ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｂ ｃ ｍｅ ａ ｉ ｏ ｔ ｎ ｚ ｏ ｎ ａ ｉ ｓ ｒ ｉｅ ａ ｅ ｏ ａａ ｏ ｎ ｎ ｈ ｓ ｅ ｏ ｎ ｍｐ ｒａ ｔ ｒ ｓ ａｃ ｔｓ ｉ ｃ ｅ ｓ ｇｙ ｓ ｈ ｔ ｇ ｅ ｂ ．ｈ ｓ ａ ｅ ｄ ｓｇ ｓ Ｗ ｅ Ｐ ｒ ｏ ａ ｉｅ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｋ ｎ ｒ ａ ｉ ｌ ａ ｔ ｅ ｉ ｎ ｍｅ ｏ ｓ ｙＴ ｉ ｐ ｐ ｒ ｅ ｉｎ ａ ｂ ｅ ｎ ｌ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉ Ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ｓ ｚ ｏ ｎ ａｉ ｏ
ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｏ ｄ ｎ ｉ ｅ ｅ ｔ ｕ ｅ ． ｈ ｙ ｔｍ ｇｖ ｓ ｔ ｉ ｄ ｆ ｒ ｃ ｍｍｅ ｄ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ． ｌｏ ｉ ｍｓ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｄｆ ｒ ｎ ｓ ｒ Ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｔ ｓ ｉ ｅ ｗｏ ｋ ｎ ｓ ｏ ｅ ｏ ｎ ａ ｉ ｏ ｔ ｍｓ ｏ ｌ ｉ
息 推 荐 。作 为 人工 智 能 的一 个 重 要 研 究 领 域 ， 据 挖 掘 近 年 来 数
有了广泛的应用 。因此 ， 两者的结合——基于数据挖掘 的 Ｗｅ ｂ 个性化信息推 荐服 务 日益成为一个重要的Байду номын сангаас究课题 。 目前已经 存在 很多个性化信息推荐系统 ， 但是 仍然存存一