文档介绍：摘要简称系统正在从深度和广度两个方面飞速发展着,丫晌R桓鼍薮蟮男畔⒗丛吹兀琁正在前所未有地改变我们的生活,浏览则成为人们最主要的日常生活之一。乐械牧礁龀<侍馐牵核蜒坝牖袢有益信息的困难问题及信息搜寻行为的效率低下问题;与此同时,系囊恍┲饕工作,例如镜憬峁股杓啤服务设计等工作也正变得越来越繁重和复杂。现有的静态镜憬峁共荒苈闳嗣强焖佟⒆既返卣业狡渌枰5男畔⒁约跋碛酶鲂曰务的要求,为了改善用户信息搜寻行为的效率低下问题和服务缺乏个性化的问题,辅助,是指能够通过学习用户的访问模式自动或者半自动地改善自身的组织和表现方式的智能站点。自适应站点的研究是人工智能应用领域的新挑战,其终极目本文以褂檬菸;。捎檬萃诰蚣际跹芯孔允视φ镜忝嫦蛉禾逵没Х优化方法、在线动态推荐方法、自适应站点系统框架构筑等自适应站点理论研究的论题。论文通过对这些论题的研究,取得了以下的研究成果:罩局性毯耐居没г谕拘畔⒖占浣行畔⑺阉鞯牧街炙阉餍形DJ郊偕璧基础上,引入信息搜索理论,建立了两种新的站点结构离线优化模型:针对单目标信息搜索假设,建立的基于单目标信息搜索树的站点结构离线优化模型;针对多目标信息搜索假设,建立的基于多目标信息搜索图的站点结构离线优化模型。仿真实验验证的结果表明:经过上述方法优化变换后的站点结构能够有效降低群体用户在镜阈畔⒖间内搜寻其兴趣目标页面的平均访问代价。在自适应站点系统面向个体用户的智能导航推荐方面谙叨萍龇椒,在经典的链用户浏览预测模型的基础上,提出了两种改进的模型——可变多阶链模型和混合隐链模型。可变多阶链模型主要针对传统链浏览预测模型的以下两点不足进行改进:徒譓茨P偷耐萍鲎既仿式系停哺率则相对较高,而高阶的模型则具有较高的推荐准确率,而覆盖率则较低,因此,使用阶数固定的链浏览推荐模型并不能同时获得较理想的准确率与覆盖率当前,网站管理员进行复杂的网站结构设计,人们提出了智能自适应站点技术。自适应站点标是使镜憔弑缸远昂蜕杓朴呕δ埽峭绶裣蚋卟愦畏⒄沟哪勘辍H何建立能智能自动地适应用户各种需求的镜阋丫晌9噬弦桓鲂滦说闹匾Q究领域,其研究工作具有非常重要的理论意义和实际应用价值。问性能的最优化和面向个体用户的服务个性化问题,并将这些实际问题抽象为离线修改在自适应站点系统面向群体用户访问性能的最优化方面胂咝薷挠呕椒,在
模式挖掘模块、在线推荐模块以及离线修改模块等五个模块。⒓⌒瞐系统的性能;挥锌悸堑接没У脑缙诜梦市形S虢诜梦市形6杂没蠢吹姆梦市形5挠在自适应站点系统框架构筑方面,设计了一个完整的基于褂猛诰虻闹悄茏,甒誩曲一低嘲ㄊ莶杉?椤⑹菰ご砟?椤响程度不同。而混合隐链模型则改进了传统的链模型不能有效地表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征没Ю啾鹛卣鳌⒎梦市巳でㄒ铺卣的缺点,从而改善了自适应站点系统用于长串访问序列时的推荐效果。适应站点系统框架猈五大模块实现了完整的站点智能自适应功能,可以集成到现有的镜阒校拐镜具备一定的智能自适应性。上述研究成果系统地探索了基于褂猛诰虻淖允视φ镜憷砺邸⒛P汀⑺惴ê驮型系统框架等,为自适应站点理论发展和应用实践提供了技术支持,丰富和拓广了人工智能的应用领域。关键词:数据挖掘,褂猛诰颍允视φ镜悖没Х梦誓J剑胂咝薷模结构优化,在线推荐,链模型,隐链模型论文类型:应用基础研究基金项目:国家自然科学基金项目“基于网络消费者信息需求模型的网站导航问题研究”Ⅱ
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啪娟∞系统解决方案总体流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯插图目录图ⅧP驮硎疽馔肌图、阳涝げ饫嘈汀图、阮镜阃仄私峁雇肌图Ⅶ讧P陀氪矼茨P偷淖既仿时冉稀图萃诰虻姆掷唷图论文的组织结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图籰褂猛诰蚬獭图优化策略一的实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图呕呗远氖笛榻峁图浏览模式树示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图纠脑げ饽J绞鞯囊徊糠帧各单阶链模型的样本分配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯P偷难痉峙洹P陀氪矼茨P偷母哺锹时冉稀混合隐链模型的贝叶斯网络结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图用户聚类算法的准确性比较⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图个性化推荐的准确性比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.曲娟Ⅳ嬲低程逑到峁埂#骸网站链接结构数据库示例⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.甒系统数据预处理流程⋯⋯⋯。:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图在线推荐模块的接口示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图推荐项的样式控