1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文基于Web日志挖掘技術(shù)的智能Web站點(diǎn)研究姓名：楊怡玲申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：尤晉元2002.9.1卜海交通大學(xué)博士學(xué)位論文圍繞智能站點(diǎn)中的實(shí)時(shí)智能推薦模塊和管理員指導(dǎo)模塊，本文討論了其中所涉及的～些主要問(wèn)題。f對(duì)于實(shí)時(shí)智能推薦模塊，分析了生成推薦集合的難點(diǎn)和進(jìn)行模式庫(kù)匹配時(shí)要考息的一些因素，給出實(shí)時(shí)推薦模塊與智能站點(diǎn)其它部分的接口設(shè)計(jì)和針對(duì)不同模式庫(kù)的不同匹配方法。對(duì)于管理員指導(dǎo)模塊，

2、本文給出了各種模式庫(kù)對(duì)改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)意義，以及改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)采用的一些常用方法。、一、根據(jù)前面的討論，本文給出一個(gè)建立在Apache服務(wù)器和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的實(shí)驗(yàn)原型系統(tǒng)一～Aiws。／在介紹了AiWS的體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，詳細(xì)討論了AiWS中采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實(shí)時(shí)預(yù)處理算法、模式庫(kù)結(jié)構(gòu)以及推薦結(jié)果生成算法。最后，對(duì)AiWS的請(qǐng)求處理時(shí)間以及對(duì)衡量推薦結(jié)果正確性問(wèn)題的進(jìn)行了討論。本論文針對(duì)基于Web日志挖掘技術(shù)的智能Web站點(diǎn)做了

3、較為深入的研究和探索，并在以下方面作出了創(chuàng)新性的貢獻(xiàn)。1提出了一個(gè)Web日志數(shù)據(jù)聚類算法CLOPE。CLOPE算法利用標(biāo)稱數(shù)據(jù)聚類直方圖的幾何特征，定義了一個(gè)全局的準(zhǔn)則函數(shù)。CLOPE算法的直觀性特點(diǎn)使得它在對(duì)大規(guī)模的稀疏分布的事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行聚類時(shí)，具有運(yùn)行速度快，可擴(kuò)展性好的特點(diǎn)，適用于維數(shù)高、數(shù)據(jù)量大的事務(wù)數(shù)據(jù)，包括貨籃數(shù)據(jù)和Web日志數(shù)據(jù)的聚類。2針對(duì)Web日志挖掘的特殊性，提出了一個(gè)Web日志中頻繁訪問(wèn)頁(yè)組挖掘的加強(qiáng)算法。通過(guò)引

4、入范化內(nèi)容鏈接比和組內(nèi)鏈接度，該加強(qiáng)算法可以比較有效地提高頻繁訪問(wèn)頁(yè)組挖掘結(jié)果的興趣性。3提出了改進(jìn)web日志預(yù)處理結(jié)果的Frame頁(yè)面過(guò)濾算法。通過(guò)過(guò)濾用戶會(huì)話中非用戶點(diǎn)擊所致的Subframe頁(yè)面，該算法可以在一定程度上提高對(duì)存在Frame頁(yè)面的網(wǎng)站實(shí)施Web日志挖掘算法時(shí)挖掘結(jié)果的興趣度。4利用Web日志挖掘?yàn)楹诵募夹g(shù)，提出了一個(gè)提高Web服務(wù)質(zhì)量的解決方案——基于Web日志挖掘技術(shù)的智能Web站點(diǎn)，并部分實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可基于兩種模式