检索结果-南通市图书馆

Mining Interesting Knowledge from Web-Log

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2004年第5期9卷 569-574页

作者： ZHOUHong-fang FENGBo-qin HEIXin-hong LULin-tao SchoolofElectronicsandInformationEngineering Xi＇anJiaotongUniversityXi＇an710049Shaanxi.China SchoolofComputerScienceandEngineering Xi＇anUniversityofTechnologyXi＇an710018Shaanxi.China

Web-log contains a lot of information related with user activities on the Internet. How to mine user browsing interest patterns effectively is an important and challengeable research topic. On the analysis of the present algorithm’s advantages and disadvantages we propose a new concept: support-interest. Its key insight is that visitor will backtrack if they do not find the information where they expect. And the point from where they backtrack is the expected location for the page. We present user Access Matrix and the corresponding algorithm for discovering such expected locations that can handle page caching by the browser. Since the URL-URL matrix is a sparse matrix which can be represented by List of 3-tuples, we can mine user preferred sub-paths from the computation of this matrix. Accordingly, all the sub-paths are merged, and user preferred paths are formed. Experiments showed that it was accurate and scalable. It’s suitable for website based application, such as to optimize website’s topological structure or to design personalized services. Key words Web Mining - user preferred path - Web-log - support-interest - personalized services CLC number TP 391 Foundation item: Supported by the National High Technology Development (863 program of China) (2001AA113182)Biography: ZHOU Hong-fang (1976-), ***. D candidate, research direction: data mining and knowledge discovery in databases.

关键词： Web Mining user preferred path Web-log support-interest personalized services

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