互联网文档流中的稀有顺序主题模式挖掘：一种新颖的个性化推荐与行为监控策略

在互联网上日益丰富的文本文档中，挖掘其主题模式对于众多领域具有重要意义。然而，当前的研究焦点主要集中在主题建模上，对文档流中主题的顺序模式挖掘关注不足。本文特别关注“稀有顺序主题模式”(Rare Sequential Topic Patterns, STPs)，这些模式虽然在整个文档流中罕见，但在特定用户群体中却可能频繁出现，因此具有很高的实用价值。 传统的顺序模式挖掘算法设计初衷是针对确定性的数据集，无法适应文档流中主题的不确定性以及稀有模式。文档流中的STPs反映了用户的个性化行为，如用户浏览习惯、兴趣变化等，这使得它们在个性化推荐和异常行为检测等领域具有潜在的应用。为了有效地解决这一问题，作者提出了一个新颖的方法论： 首先，该方法在对文档进行预处理，通过Latent Dirichlet Allocation (LDA)模型抽取主题后，将文档流分解为不同用户在不同时间段内的会话。接着，运用一种基于模式生长的高效算法，为每个用户挖掘出可能存在的STP候选序列，这种方法旨在寻找那些尽管在整个文档流中不常见，但在特定用户群体中频繁出现的主题组合。 其次，为了进一步筛选出与用户相关的稀有STPs，算法引入了模式稀有度分析。通过对每个候选模式出现的频率和概率进行评估，区分出那些既罕见又与用户行为紧密关联的模式。这种方法不仅考虑了模式的频次，还结合了时间维度，确保发现的稀有STP具有实际的业务价值。 综合实验结果显示，该方法在真实数据集上表现出极高的效率和有效性，成功地挖掘出了具有显著特征的稀有顺序主题模式。这对于个性化推荐系统的个性化推荐策略和异常行为检测系统实时监控异常用户行为具有实际意义，有助于提升用户体验和网络安全。这篇论文为互联网文档流中稀有顺序主题模式的挖掘提供了一个有力的工具，填补了现有研究的一个重要空白。