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Web日志中加权序列模式挖掘研究
Web日志中加权序列模式挖掘研究
摘要
Web日志是Web服务器记录的用户访问行为的重要数据源。通过对Web日志中的序列模式进行挖掘，可以揭示用户在网站上的行为模式和兴趣偏好，从而为网站运营和个性化推荐提供依据。然而，传统的序列模式挖掘方法并没有充分考虑到Web日志中不同行为的重要性和权重信息，因此不能完全准确地描述用户的行为。
本文将介绍一种新的方法，即加权序列模式挖掘，在Web日志中挖掘具有不同权重的序列模式。首先，我们提出一种将行为转化为权重的方法，根据不同行为的重要性和用户的行为频率来确定权重。然后，我们提出了一种基于加权序列模式的挖掘算法，通过考虑行为的权重和序列模式的出现频率来发现具有重要性的序列模式。
实验结果表明，与传统的序列模式挖掘方法相比，加权序列模式挖掘方法能够更准确地描述用户的行为模式和兴趣偏好。通过将行为转化为权重，我们能够更好地理解用户的行为，并提供更有针对性的服务和推荐。此外，我们还对算法的时间复杂度进行了分析，结果表明加权序列模式挖掘方法具有较高的效率和可扩展性。
关键词：Web日志，序列模式挖掘，权重，行为模式，个性化推荐
1.引言
Web日志是Web服务器记录用户访问行为的一种重要数据源。通过分析Web日志中的序列模式，可以揭示用户在网站上的行为模式和偏好，为网站运营和个性化推荐提供依据。然而，传统的序列模式挖掘方法并没有充分考虑到Web日志中不同行为的重要性和权重信息，因此不能完全准确地描述用户的行为。
2.相关工作
目前已经有一些研究工作致力于序列模式挖掘和Web日志分析。传统的序列模式挖掘方法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。这些方法主要关注序列的出现频率，而忽略了行为的重要性和权重信息。
3.加权序列模式挖掘方法
为了解决传统序列模式挖掘方法的问题，我们提出了一种加权序列模式挖掘方法。首先，我们设计了一种将行为转化为权重的方法，根据行为的重要性和用户的行为频率来确定权重。然后，我们提出了一种基于加权序列模式的挖掘算法，通过考虑行为的权重和序列模式的出现频率来发现重要的序列模式。
4.实验结果与分析
我们使用了一组真实的Web日志数据集进行了实验。实验结果表明，与传统的序列模式挖掘方法相比，加权序列模式挖掘方法能够更准确地描述用户的行为模式和兴趣偏好。通过将行为转化为权重，我们能够更好地理解用户的行为，并提供更有针对性的服务和推荐。
此外，我们还对算法的时间复杂度进行了分析。结果显示加权序列模式挖掘方法具有较高的效率和可扩展性，适用于大规模的Web日志数据分析。
5.总结与展望
本文提出了一种新的方法，即加权序列模式挖掘，在Web日志中挖掘具有不同权重的序列模式。实验结果表明，该方法能够更准确地描述用户的行为模式和兴趣偏好，并具有较高的效率和可扩展性。未来的工作可以进一步优化算法，提高挖掘的准确性和效率。
参考文献：
[1]Zhang,M.,Zhang,M.,Wu,L.,&Wang,L.(2018).WeightedSequentialPatternMiningAlgorithmResearchBasedonWebLog.JournalofComputationalAnalysisandApplications,23(1),143-155.
[2]Li,X.,Li,S.,&Dong,N.(2019).WeightedSequencePatternMiningforWebUsageMining.IEEEAccess,7,126296-126310.
[3]Wang,H.C.,&Zhang,L.(2020).Anovelmethodforminingweightedsequentialpatterns.DataScienceandEngineering,5(4),357-369.