Web日志挖掘：发现用户偏好浏览路径的新算法

本文档主要探讨了一种在2012年针对Web日志挖掘用户浏览偏爱路径的算法。随着Web站点设计和管理的复杂性增加，优化网站拓扑结构的需求日益迫切，研究人员提出了一种创新的方法来解决这一问题。该算法的核心是利用访问矩阵，这是一种反映页面被访问频率的矩阵，以及支持-偏爱度这一概念，它衡量了用户对特定路径的喜好程度。 算法首先通过计算访问矩阵的行向量之间的Hamming距离矩阵，这是一种衡量两个向量差异的统计方法。这个距离矩阵可以帮助识别用户在浏览过程中的相似行为模式。接着，算法设定一个相似性阈值，通过比较矩阵元素值与这个阈值，筛选出可能表示用户兴趣的候选兴趣子路径的二项集。所谓二项集，是指由若干个元素构成的集合，这里代表的是用户可能经常访问的一组页面。 进一步地，算法会根据支持-偏爱度阈值，评估每个子路径是否符合用户的偏好，即它们的访问频率是否足够高且符合用户的喜好程度。不符合阈值的子路径会被剔除，然后通过合并相似的子路径，形成最终的用户浏览偏爱路径。这种方法有助于网站管理员了解用户的行为习惯，从而进行更精准的网站优化和个性化推荐。 实验结果显示，这种算法能够有效地从大量Web日志数据中提炼出有价值的用户浏览模式，为网站的个性化设计和用户体验优化提供了有力支持。论文的关键点包括浏览偏爱路径、站点访问矩阵、支持-偏爱度、Hamming距离以及Web日志挖掘等领域，这些概念和技术对于理解和改进Web服务的用户体验具有重要意义。 这篇文章提供了一个实用的工具，帮助网站分析人员和管理者洞察用户行为，提升网站的可用性和用户满意度。通过这种算法，可以实现更智能的网页设计和内容推送，从而在激烈的在线竞争中保持竞争优势。