PUGA:Web日志挖掘模型

摘要：

为提高预测用户访问行为的能力,提出一种结合Web日志文件利用遗传算法预测用户模式的模型(PUGA),形式化地将模式预测任务作为寻找最优的解决办法.在数据预处理以及设计合适的适应度函数的基础上,提出一种双交叉多变异自适应遗传算法,保留父辈优秀基因,快速找到最优方法.由于网页序列链接强度高,采用最短到达路径的方法进行数据后处理,利用预测引擎预测访问网页.实验结果表明,该模型能提高搜索用户模式的综合系数,有效地预测用户的下一步网页需求.

关键词：Web日志挖掘、数据预处理、遗传算法、最短距离、数据后处理

所属期刊栏目：37

分类号：TP393.09(计算技术、计算机技术)

资助基金：中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金基金项目CZQ13008

在线出版日期：2016-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2453-2458