基于Web日志挖掘的个性化网页推荐系统设计

本文主要探讨了"基于Web日志挖掘的网页推荐系统的设计"这一主题，针对互联网的快速增长和信息爆炸性增长的问题，提出了一种创新性的解决方案。作者左明慧在常州工学院的研究背景下，认识到用户对于个性化和高效信息检索的需求日益强烈，因此设计了一个系统，利用Web日志挖掘技术来解决这一挑战。 Web日志挖掘，作为Web挖掘的一部分，是从Web服务器的日志文件中提取有价值信息的关键技术。它通过对用户行为数据的深入分析，如访问频率、浏览路径、停留时间等，挖掘出用户可能感兴趣的内容。系统的核心步骤包括收集用户访问记录、数据清洗过滤、偏好分析以及关联规则挖掘。通过这些方法，系统能找出与用户当前访问页面相关的其他网页，并将其推荐给用户，从而实现个性化推荐，帮助用户快速定位目标网页，提高信息查找效率。 网页推荐系统架构设计为用户交互和后台处理两部分。用户在访问网站时，服务器会跟踪其会话并记录相关信息，这些数据随后会被存储在日志文件中。系统首先对这些原始数据进行预处理，去除无效或噪声信息，然后进行深度分析，以识别用户的浏览习惯和兴趣点。通过关联规则挖掘，系统能够发现用户行为之间的隐含关联，进一步增强推荐的准确性。 这种基于Web日志的推荐系统不仅能提升用户体验，也有助于网站优化内容展示策略，提高网站的活跃度和用户留存率。然而，设计和实施这样的系统也面临数据隐私保护、实时性需求以及算法性能优化等问题。这项研究对于推动个性化信息服务的发展和提高Web用户满意度具有重要意义。