基于WAP樹(shù)和Markov的Web訪(fǎng)問(wèn)挖掘.pdf_第1頁(yè)
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1、Web使用挖掘可以從大量雜亂無(wú)章且具有干擾性的Web訪(fǎng)問(wèn)日志中挖掘發(fā)現(xiàn)隱含的有用模式,本文對(duì)Web使用挖掘尤其是Web訪(fǎng)問(wèn)序列模式挖掘進(jìn)行了較為系統(tǒng)與全面的研究。通過(guò)對(duì)訪(fǎng)問(wèn)模式的挖掘與分析可以改善Web站點(diǎn)設(shè)計(jì)、提供個(gè)性化服務(wù)、為Web服務(wù)提供商提供決策支持,因此具有一定的研究?jī)r(jià)值。
  對(duì)于傳統(tǒng)的頻繁序列模式挖掘算法WAP其每次遞歸挖掘過(guò)程中都要重新查找前綴序列集并構(gòu)造WAP-tree,從而挖掘發(fā)現(xiàn)新的公共后綴序列,因而嚴(yán)重影響

2、算法的性能,PLWAP算法對(duì)其做了改進(jìn),但是其遞歸挖掘過(guò)程每次都要通過(guò)header table來(lái)查找后綴樹(shù)集中各事件的第一代同形節(jié)點(diǎn),從而挖掘發(fā)現(xiàn)新的公共前綴序列,但是PLWAP的header table存儲(chǔ)的是所有的樹(shù)節(jié)點(diǎn)且在挖掘過(guò)程中始終不變,因而限制了其性能。為此,本文在這些算法的基礎(chǔ)上提出了一個(gè)改進(jìn)算法NPLWAP,NPLWAP算法采取PLWAP對(duì)節(jié)點(diǎn)編碼的方式,利用節(jié)點(diǎn)編碼來(lái)判斷祖先-后代的關(guān)系從而避免了對(duì)樹(shù)的重復(fù)構(gòu)造,同時(shí)每

3、次都對(duì)header table進(jìn)行重新構(gòu)造避免了對(duì)非當(dāng)前處理節(jié)點(diǎn)的后綴樹(shù)集節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重復(fù)判斷,而新header table在構(gòu)造時(shí)每次都只存儲(chǔ)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的后綴樹(shù)集節(jié)點(diǎn)的第一代同形節(jié)點(diǎn),且利用頭節(jié)點(diǎn)來(lái)存儲(chǔ)同形節(jié)點(diǎn)隊(duì)列對(duì)應(yīng)的事件及其總計(jì)數(shù)值,從而不但在算法的性能上有所提高,而且整個(gè)算法也更加容易理解,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出NPLWAP在時(shí)間復(fù)雜度和算法可伸縮性上都比WAP和PLWAP要更好。
  傳統(tǒng)的頻繁模式分析通常是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析,

4、然而從實(shí)驗(yàn)中可以發(fā)現(xiàn)頻繁模式主要是單個(gè)事件的,而對(duì)此關(guān)聯(lián)規(guī)則分析則無(wú)法推出任何的規(guī)則,因而無(wú)法得到有用的信息。本文采取了對(duì)頻繁序列模式進(jìn)行一定的再處理后進(jìn)行Markov建模來(lái)分析,從而解決了無(wú)法對(duì)單個(gè)事件進(jìn)行分析的問(wèn)題,而且Markov模型的轉(zhuǎn)移概率則有利于對(duì)用戶(hù)的導(dǎo)航行為做更多的探索性分析。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)Markov模型無(wú)論對(duì)于單事件還是多事件的頻繁模式均是通用的,因其均基于統(tǒng)計(jì)模型,因此利用Markov模型對(duì)頻繁模式進(jìn)行分析更

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