URL语义分析提升Web用户会话识别精度

本文主要探讨了"基于URL语义分析的Web用户会话识别方法"，发表于2011年的大连理工大学学报。传统的会话识别方法，如基于时间和引用的方式，在处理复杂Web使用模式时存在局限性，无法有效挖掘用户的深层次行为模式。为了克服这些问题，研究者提出了一种新颖的识别策略，该策略利用Web目录服务赋予URLs特定的语义信息。 这种方法的核心在于，通过对Web日志中的每一条URL记录进行语义分析，赋予它们相关的含义和特征，通过设计特定的测度指标来评估URL之间的语义相似度。这使得能够更准确地捕捉用户的浏览行为，而非仅仅依赖时间序列或简单的引用关系。研究将Web日志分为静态和流动两类，针对这两种不同的访问模式，分别引入了语义奇异值鉴别方法SOAs和SOAd，用于精细分割用户的会话。 SOAs和SOAd方法的实施旨在提高会话识别的精确性和召回率，即识别出更多的真正属于同一会话的URL序列，同时减少误识别。通过与传统方法的对比实验，结果显示，新的URL语义分析方法在会话识别性能上取得了显著提升，这对于后续的Web使用模式挖掘具有重要意义。 论文的关键领域包括数据挖掘、Web使用模式挖掘、数据预处理以及用户会话识别。作者朱志国博士，作为一名副教授，受国家自然科学基金项目的资助，对这个问题进行了深入研究。他指出，会话识别的准确性对于Web使用模式挖掘系统的有效性至关重要，因此其工作对于提升Web数据分析的精准度具有实际价值。 这篇论文提供了一种创新的方法来改进Web用户会话识别，通过语义分析增强了对用户行为的理解，从而有助于更有效地挖掘和理解Web使用模式。