1、上海交通大學博士學位論文基于Web日志挖掘技術(shù)的智能Web站點研究姓名：楊怡玲申請學位級別：博士專業(yè)：計算機軟件與理論指導(dǎo)教師：尤晉元2002.9.1卜海交通大學博士學位論文圍繞智能站點中的實時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～些主要問題。f對于實時智能推薦模塊，分析了生成推薦集合的難點和進行模式庫匹配時要考息的一些因素，給出實時推薦模塊與智能站點其它部分的接口設(shè)計和針對不同模式庫的不同匹配方法。對于管理員指導(dǎo)模塊，

2、本文給出了各種模式庫對改進站點設(shè)計的指導(dǎo)意義，以及改進站點設(shè)計采用的一些常用方法。、一、根據(jù)前面的討論，本文給出一個建立在Apache服務(wù)器和MySQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的實驗原型系統(tǒng)一～Aiws。／在介紹了AiWS的體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，詳細討論了AiWS中采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、實時預(yù)處理算法、模式庫結(jié)構(gòu)以及推薦結(jié)果生成算法。最后，對AiWS的請求處理時間以及對衡量推薦結(jié)果正確性問題的進行了討論。本論文針對基于Web日志挖掘技術(shù)的智能Web站點做了

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。1提出了一個Web日志數(shù)據(jù)聚類算法CLOPE。CLOPE算法利用標稱數(shù)據(jù)聚類直方圖的幾何特征，定義了一個全局的準則函數(shù)。CLOPE算法的直觀性特點使得它在對大規(guī)模的稀疏分布的事務(wù)數(shù)據(jù)庫進行聚類時，具有運行速度快，可擴展性好的特點，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Web日志挖掘的特殊性，提出了一個Web日志中頻繁訪問頁組挖掘的加強算法。通過引

4、入范化內(nèi)容鏈接比和組內(nèi)鏈接度，該加強算法可以比較有效地提高頻繁訪問頁組挖掘結(jié)果的興趣性。3提出了改進web日志預(yù)處理結(jié)果的Frame頁面過濾算法。通過過濾用戶會話中非用戶點擊所致的Subframe頁面，該算法可以在一定程度上提高對存在Frame頁面的網(wǎng)站實施Web日志挖掘算法時挖掘結(jié)果的興趣度。4利用Web日志挖掘為核心技術(shù)，提出了一個提高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，并部分實現(xiàn)了一個可基于兩種模式