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上海交通大学

硕士学位论文

个性化服务中用户访问模式的挖掘

姓名：王咏

申请学位级别：硕士

专业：计算机软件与理论

指导教师：申瑞民

20040101
个性化服务中用户模式的挖掘上海交通大学硕士学位论文

个性化服务中用户访问模式的挖掘

摘要

web的高速发展给企业的电子商务(E-Commerce)化带来了无限商机但是

现有的绝大多数电子商务仍然采用的是相对原始的技术主要是提供web页

面给客户浏览以及利用后台数据库记录下商业交易对于访问某一个电子商

务站点的客户而言所呈现在他们面前的是统一的界面电子商务站点的设

计人员忽略了客户的不同需求而只是将几乎全部的信息一起提供给客户

对于客户而言商家所提供的绝大多数信息并不是他们所需要的换而言之

用户关心的仅仅是商家提供的诸多信息的一部分客户为了找到他所关心的

内容不得不花费时间在大量信息页面中搜索他所感兴趣的极其不方便

个性化服务的根本就是尊重用户研究用户的行为和兴趣为用户选择更需

要的资源提供更好的服务如何能够为用户提供更好个性化的服务已经成

为企业电子商务设计是否成功的重要衡量标准其中构建个性化服务关键的

技术就是挖掘用户访问的模式发现用户的访问习惯或访问兴趣能够较好

的预测用户将来的行为并且在内容组织上能够适应个性化服务的要求本

文主要就是从这个方面研究个性化服务中用户模式的挖掘分成以下几个子

问题并且针对性的研究了相应的解决方案或者算法

(1)如何解决用户访问的记录以及识别用户身份的问题我们研究了利用

web日志方式记录用户行为的方法以及对日志数据进行预处理数据清理

和识别用户的常见算法

(2)如何跟踪用户的访问路径发现用户的访问习惯即如何根据某个用

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个性化服务中用户模式的挖掘上海交通大学硕士学位论文

户的访问路径发现用户经常访问的内容或者发现用户的兴趣所在我们着

重讨论了运用马尔可夫随机过程预测用户行为HPG图描述页面访问的概率

性的算法并且就数据挖掘中非常著名的关联规则挖掘算法在用户模式发现

中运用的可行性进行了研究

(3)尽管不同的用户兴趣各不相同但是从总体客户群的角度看很多用

户往往有着相似的兴趣和访问习惯把这些有着相近访问习惯的客户组成

一个客户群体以一个客户群体为逻辑单位提供个性化的商业服务这就是

对用户的分类问题同理我们也需要研究根据如何发现站点页面之间哪些潜

在的关联性这样可以更好的组织站点的内容提高客户访问的效率本文

中主要提出了两种算法K均值聚类算法和模糊聚类算法来研究用户和文

档聚类的问题

本文中主要立足于研究利用web挖掘的常用算法和思想来研究构建个性

化电子商务中用户的访问行为模式的挖掘包括对日志文件的预处理用户

的聚类用户行为的预测以及由用户兴趣的挖掘文档关联的各方面

关键字

个性化电子商务web挖掘马尔可夫随机过程超文本概率图关联规则

聚类

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个性化服务中用户模式的挖掘上海交通大学硕士学位论文

MiningOfUsersAccessPatternInPersonalized-Service

Abstract

Thequickwebdevelopmentbringsupgreatcommercialpotentialto

E-Business.ButmostoftheE-Businesssystemsarestillbasedon

originaltechnologiesjustprovidingwebpagestoclientsand

recordingthetransactionsindatabase.Theclientsaccessingthe

sitesareprovideduniforminterfacesandthedesignersignorethe

greatdifferencesbetweentheclients.Alloftheinformationis

presenttotheclientsthounghmostofitisuselesstotheclients.The

clientshavetolookfortheusefultotheminmassivepages.So

personalizedserviceisproposed.Inpersonalizedservice,the

clientsdemandsaremuchmorerespectedandthedesignershouldpay

moreattentiontostudyingtheusersbehaviorandinterests,howto

providemoreusefulresources