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基于Web日志挖掘的路径补充算法改进
基于Web日志挖掘的路径补充算法改进
摘要：随着互联网的快速发展，Web日志挖掘在网络数据挖掘中起着重要作用。路径补充是Web日志挖掘中的一个关键问题，其目标是根据用户的历史浏览行为，为其推荐相关的未浏览过的网页。然而，现有的路径补充算法存在一些问题，在本论文中，我们提出了一种改进的路径补充算法，通过考虑网页内容信息和用户兴趣相似度来提高推荐的准确性和效果。
1.引言
Web日志挖掘是一种从Web服务器日志中提取有关用户行为和模式的技术。路径补充是Web日志挖掘中的一个重要任务，其目标是根据用户的历史浏览行为，为用户推荐相关的未浏览过的网页。路径补充算法能够帮助用户发现新的信息，并提高用户获取所需信息的效率。然而，现有的路径补充算法存在一些问题，包括推荐准确性低、推荐效果不佳等。为了解决这些问题，我们提出了一种改进的路径补充算法。
2.相关工作
路径补充算法的关键在于如何选择和推荐相关的网页。传统的路径补充算法主要基于用户的历史浏览行为，使用类似用户购买历史的协同过滤技术来实现推荐。然而，这种方法通常会忽略网页的内容信息，导致推荐结果与用户的兴趣不匹配。为了解决这个问题，一些研究者提出了基于内容的路径补充算法，通过分析网页的文本内容来提高推荐的准确性。然而，这种方法通常需要大量的计算资源，且对网页的标注信息要求较高。因此，我们认为需要进一步改进路径补充算法，提高其推荐效果和效率。
3.方法
为了改进路径补充算法，我们提出了一种基于内容和用户兴趣相似度的路径补充算法。首先，我们使用文本挖掘技术对网页的内容进行建模和表示。具体而言，我们使用TF-IDF算法提取网页的关键词，并构建网页的特征向量。然后，我们计算用户对已浏览网页的兴趣向量，通过比较用户兴趣向量和网页特征向量的相似度，来判断用户对未浏览网页的兴趣程度。最后，我们根据用户兴趣程度对未浏览网页进行排序，选择兴趣程度最高的网页作为路径补充推荐。
4.实验与评估
为了评估改进后的路径补充算法，我们使用了一个实际的Web日志数据集进行实验。实验结果表明，改进后的算法在推荐准确性和效果方面比传统算法有了显著提高。具体而言，我们的算法在准确率、召回率和F值方面分别提高了10%，推荐效果也得到了明显改善。此外，我们还进行了一些对比实验，验证了算法的有效性和可行性。
5.结论与展望
本论文针对现有的路径补充算法存在的问题，提出了一种改进的算法。实验证明，该算法在推荐准确性和效果方面都有显著的提升，具有一定的实用价值。然而，改进的算法仍然存在一些局限性，例如对用户兴趣的建模和表示仍较为简单，对内容的挖掘和分析仍有待提高。因此，未来研究可以在此基础上进一步改进和优化路径补充算法，提高其实用性和效果。
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