Web浏览兴趣度量：偏爱度挖掘与电子商务应用

本文主要探讨了一个关键的度量值——"偏爱度",它是在深入研究如何准确反映Web浏览兴趣的基础上提出的。在现代信息技术环境下，理解用户的在线行为对于个性化推荐、用户体验优化以及电子商务策略至关重要。作者邢东山和沈钧毅针对这一问题，提出了基于用户浏览偏爱树（Preferred Navigation Tree, PNT）的挖掘算法。 首先，他们构建用户浏览偏爱树，这是一种数据结构，它通过Web日志中的数据，如用户的点击、搜索历史和页面访问顺序，来刻画用户对网站内容的偏好和习惯路径。这些日志记录了用户在网页间的频繁转移，从而揭示出他们的兴趣热点和偏好模式。 算法的核心步骤包括两个阶段：首先，从Web日志中提取用户的行为数据，形成用户浏览偏爱树，这一步骤涉及数据清洗、模式识别和用户行为模式的建模；其次，利用构建的PNT树进行深度挖掘，通过分析节点间的连接关系，识别出用户的浏览偏爱路径。这些路径通常反映了用户的最常访问路径，或者是一些具有代表性的兴趣点序列。 通过这种方法，研究者能够洞察用户的浏览习惯，例如，哪些商品或页面组合更受用户欢迎，或者用户可能对某些特定类型的内容有更高的关注度。这对于电子商务平台来说，意味着可以根据用户的偏爱度提供个性化推荐，提升转化率和用户满意度。 此外，这项工作不仅适用于电子商务，还广泛适用于其他在线服务场景，如新闻网站、社交媒体和在线教育平台，它们都可以利用类似的方法来改进用户体验，提高用户粘性。本文提出的偏爱度和偏爱路径挖掘算法为Web服务提供商提供了一种有效工具，帮助他们更好地理解和满足用户的需求，是数据挖掘技术在互联网领域的一个重要应用案例。