"这篇论文探讨了一种扩展AL-log的方法来挖掘Web使用日志中的用户访问模式,结合了描述逻辑和Horn规则,旨在实现站点的商业智能和个性化服务。"
在Web使用记录分析中,发现用户的访问模式对于理解用户行为、优化网站设计以及提供个性化的用户体验至关重要。这篇论文提出了一个创新的解决方案,它基于对日志本体中事件之间抽象关系的深入分析。日志本体是结构化存储这些记录的方式,能够捕捉到原子事件和复合事件之间的复杂关系。
作者首先扩展了现有的ALC推理模式,ALC是描述逻辑的一种,用于处理概念和属性的层次结构。他们引入了适用于原子事件和复合事件间整分关系推理的ALC传播规则。这种规则的目的是更好地捕获事件之间的层次结构,从而揭示潜在的访问模式。
接下来,论文提出了一种基于归纳逻辑程序设计(ILP)的方法,ILP是一种从示例数据中学习逻辑规则的技术。该方法结合了描述逻辑的精确性与Horn规则的简洁性,通过AL-log混合系统构建知识库。这种混合系统允许更灵活的推理过程,能有效处理日志本体中的复杂信息。
在知识表示和推理过程中,他们利用了约束SLD反驳消解,这是一种在逻辑推理中寻找模型的过程,有助于从日志数据中推断出用户访问模式。同时,通过扩展ALC传播规则,可以进一步提升模式识别的精度和深度。
该方法的最终目标是通过学习用户访问模式,为网站提供商业智能,比如用户行为分析,以及个性化服务,如推荐系统。为了验证这种方法的有效性,论文提供了实例分析和实验结果,这些结果证明了该方法在实际应用中的可行性。
关键词涵盖的领域包括语义网使用挖掘,这涉及到从语义数据中提取有价值的信息;归纳逻辑程序设计,这是机器学习和人工智能中的重要技术;日志本体,用于结构化和理解日志数据的框架;AL-log,描述逻辑的一个变种,用于知识表示和推理;以及混合推理,结合不同推理策略以增强解决问题的能力。
这项工作为Web使用日志的分析提供了一个强大的工具,有助于提升网站的用户体验和商业价值。通过扩展AL-log并结合ILP,研究人员能够从看似无结构的日志数据中抽取出有价值的用户行为模式,这对Web服务的优化和个性化具有深远的影响。