Web数据挖掘下的个性化服务研究与CARD算法优化

本文主要探讨了2003年关于"网站个性化服务的研究"的主题，通过结合Web数据挖掘技术，该研究旨在预测和推荐用户的未来访问行为，以实现网站的柔性个性化服务。作者杨武剑、王泽兵、冯雁和武新玲来自浙江大学计算机科学与技术学院，他们针对Web服务器用户访问日志的信息处理提出了创新方法。 研究的核心是改进了一种名为关联数据竞争聚类（CARD）的算法，这是一种针对Web数据的CA算法优化版本，特别适用于处理那些缺乏明显特征的数据。传统的CA算法在处理这类复杂、动态的Web数据时可能面临挑战，而CARD算法通过适应性处理机制，提高了对用户行为模式的识别和挖掘能力。 论文的实证部分基于真实的Web日志数据进行，这确保了研究结果的实用性和可靠性。通过实验，研究人员证明CARD算法在对用户访问行为进行聚类分析时表现出良好的效果和适用性，这不仅有助于提高网站用户体验，也有助于网站运营者进行更精准的营销策略制定和资源分配。 关键词包括个性化网站、数据挖掘、Web用户模式挖掘以及CARD算法，这些都强调了研究的核心技术和关注点。这篇论文对网站个性化服务的实现路径进行了深入探索，为Web数据挖掘领域的理论研究和实际应用提供了有价值的新思路和技术支持。