Web用户兴趣聚类模型：内容、路径与行为的综合分析

"这篇论文主要探讨了基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析，由陈健荣和吕雪蕊合作完成。文章指出，全面评估用户兴趣需要综合考虑多个因素，并提出了一个结合页面内容分析、页面路径归类和用户浏览行为的聚类模型。通过这种方法，可以更准确地反映用户的实际兴趣。论文还提到了用户兴趣挖掘的加权矢量、类型层次结构、加权语义网、书签和目录结构等多种模型，并强调了隐式数据挖掘在保持准确性的同时提高了用户接受度。用户会话聚类是分析用户兴趣的关键，而常见的会话相似性测量方法如Usage-based、Frequency-based、Viewing-Time-based和Visiting-Order-based等，虽然广泛应用，但忽略了页面间的相似性。论文引用了其他研究，强调了页面路径对于发现页面相似性的重要性，并据此提出了一种更全面的分析框架。" 在当前互联网时代，准确挖掘用户兴趣是提升用户体验和服务质量的关键。这篇论文"基于Web用户兴趣的聚类模型挖掘与分析"深入研究了如何构建有效的聚类模型来理解用户的行为和兴趣。作者陈健荣和吕雪蕊认为，单纯依赖单一因素无法全面捕捉用户兴趣，因此他们将用户浏览过的页面内容分析、页面路径相似性和用户浏览行为纳入了聚类模型的构建。 首先，通过内容分析，论文将用户访问的网页按照主题信息进行聚类，这一过程不仅考虑了页面内容的相似性，还结合了页面路径进行分类，以识别出隐藏在浏览路径中的模式。这样的做法有助于弥补仅依赖内容相似性可能带来的信息遗漏。 其次，论文引入了用户浏览行为的影响，因为用户的浏览历史能够揭示他们的长期和短期兴趣。通过对用户会话的聚类分析，可以发现用户的兴趣趋势和模式。这里，论文提到了几种常用的会话相似性测量方法，包括基于使用情况的、频率的、观看时间的和访问顺序的。尽管这些方法普遍应用，但它们通常忽视了页面之间的关联性，即页面内容的相似性。 为了克服这个问题，论文借鉴了其他研究，强调了即使不考虑页面内容，仅凭页面路径也能发现页面间的相似性。这种思路拓宽了对用户兴趣挖掘的视角，使得模型能够更好地捕捉到用户兴趣的多元性和复杂性。 总结来说，这篇论文通过综合多种方法构建了一个更为全面的聚类模型，旨在提高用户兴趣挖掘的准确性和实用性。这一方法对于个性化推荐系统、社交媒体分析和网络内容优化等领域具有重要价值，可以帮助服务提供者更好地理解用户需求，从而提供更加精准和个性化的服务。