改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則在個(gè)性化網(wǎng)站建設(shè)中的應(yīng)用.pdf

1、一個(gè)網(wǎng)站有許多個(gè)網(wǎng)頁(yè)組成，網(wǎng)站上的信息分布在這些網(wǎng)頁(yè)上，不同的用戶對(duì)不同網(wǎng)頁(yè)上的信息感興趣，但是網(wǎng)站中大量的網(wǎng)頁(yè)存在著結(jié)構(gòu)的不合理性，鏈接頁(yè)面的無(wú)效性等現(xiàn)狀，降低了用戶訪問(wèn)頁(yè)面的效率，如何通過(guò)Web使用挖掘技術(shù)來(lái)了解用戶的興趣和愛好，分析用戶的瀏覽模式，根據(jù)用戶的當(dāng)前訪問(wèn)需要，自動(dòng)實(shí)時(shí)地為用戶提供推薦頁(yè)面，滿足多元化的需求，使得個(gè)性化服務(wù)勢(shì)在必行。 本文分析了基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)下信息采集的方法和算法，通過(guò)基于邏輯與運(yùn)算構(gòu)造支持矩陣快速

2、挖掘頻繁模式的挖掘算法(FDLG)對(duì)信息進(jìn)行挖掘產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，并借助模糊動(dòng)態(tài)聚類算法輔助實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦的體系結(jié)構(gòu)。 論文的主要工作如下： (1)概述了數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)研究?jī)?nèi)容，探討了關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀。 (2)探索了動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)下數(shù)據(jù)采集的方法，大大減少了記錄量，提高了用戶的識(shí)別率。 (3)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論展開研究，討論了一些傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法存在的問(wèn)題，然后提出了基于邏輯與運(yùn)算的快速挖掘頻繁模式