挖掘时序传递模式：TIFP-Mine算法

"一种有效的时序传递模式挖掘算法，通过挖掘Web日志，发现隐藏的间接关联关系，以捕捉Web数据中的时序传递模式和扩展模式。" 在当前的Web挖掘领域，大多数研究聚焦于频繁访问模式的挖掘，即找出用户在浏览网页时经常出现的组合。然而，赵宇海和印莹的论文指出，这种方法忽视了一个重要的关系类型——间接关联关系。间接关联关系揭示了那些单独在全局数据中并不频繁，但通过一个或多个中间页面连接后形成频繁模式的现象。这些间接模式具有时间上的动态性，即它们可能随时间的推移而变化。 为了应对这一挑战，论文提出了一个新的算法——TIFP-Mine（Temporal Indirect Frequency Pattern Mine）。这个算法专门设计用来挖掘时序Web数据中的传递模式，不仅能够捕捉到基本的传递模式，还能发现与之相关的扩展模式。TIFP-Mine通过分析Web日志，识别出用户浏览行为中的时间顺序，从而揭示出隐藏的间接关联关系。 在实际应用中，这样的算法对于理解用户的行为模式、优化网站布局、提升用户体验以及进行个性化推荐等都有重要意义。例如，通过发现用户经常通过某些页面跳转到其他不常见的页面，网站管理员可以调整页面链接，使用户更容易找到他们可能感兴趣的内容，从而提高用户满意度和停留时间。 此外，TIFP-Mine算法的高效性和有效性在实验中得到了验证。它能够在大规模的Web日志数据中快速地找出具有时间序列特征的传递模式，同时保持较低的计算复杂度。这使得该算法不仅理论上具有吸引力，而且在实际操作中也具有可行性。 这篇论文的研究贡献在于引入了对Web数据中时序传递模式的深入挖掘，弥补了传统关联规则挖掘的不足，并提供了一种实用的解决方案。通过TIFP-Mine算法，我们可以更全面地理解和预测用户在Web环境中的行为，这对于Web数据分析、网络营销以及服务改进等领域具有重要价值。