文档介绍:该【面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法研究的开题报告一、研究背景随着互联网应用的不断拓展,用户对于信息的需求也变得越来越多元化。Web数据流挖掘技术可以实时地对数据流进行处理,并提供用户个性化的推荐服务,是满足用户需求的重要手段之一。但是,由于用户兴趣的不断变化,Web数据流挖掘算法在应对用户兴趣漂移时存在一定的缺陷。因此,本文将研究面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法,以提高算法的实时性和准确性。二、研究目的本文旨在研究一种能够解决用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法,使得算法能够更加准确地预测用户的兴趣变化,并提供更加个性化的推荐服务。同时,也旨在提高算法的实时性,保证在数据流处理时能够快速地进行推荐。三、研究内容本文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)Web数据流挖掘技术的研究及其应用现状的分析。(2)用户兴趣漂移的研究,包括漂移原因、漂移模型、漂移检测算法等方面的讨论。(3)面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法的设计与实现,主要包括兴趣漂移检测、兴趣模型更新和推荐服务等方面的内容。(4)算法性能测试和实验结果分析,通过实验验证算法的实时性和准确性。四、研究方法(1)文献资料收集方法。本文将通过查阅相关的文献资料,对Web数据流挖掘技术的基础知识、用户兴趣漂移的研究、面向用户兴趣漂移的数据流挖掘算法等方面进行深入的了解。(2)实验方法。本文将以开源数据集进行实验,通过评价指标来评估算法的实时性与准确性。(3)算法设计方法。本文将采用基于兴趣分布模型和机器学****算法的数据流挖掘算法,同时提出一种面向用户兴趣漂移的算法模型。五、预期成果本文拟研究一种能够解决用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法,以实现更加个性化的推荐服务。同时,本文将提出一种面向用户兴趣漂移的算法模型,以及一套实现该算法模型的方案。最终,本文将通过实验验证算法的实时性和准确性。