基于上下文感知的網絡用戶行為分析.pdf

1、目前，Web信息的迅速增長使得原有不區(qū)分用戶的網站服務越來越難以滿足人們的需求，隨著用戶網絡經驗的增長，網站僅靠提供大量的信息已經不能完全吸引用戶，用戶需要質量更高、效果更好的服務，這些為網站的設計提出了更高的要求。本文的核心就是圍繞著這一問題，針對Web用戶訪問行為進行分析和研究，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的知識，建立用戶模型，網站據此提供相應的服務，從而提升用戶訪問網站的滿意程度。
　　 本文首先介紹了目前互聯(lián)網領域中用戶訪問行為研究的重

2、要意義和價值，并對當前國內外研究現(xiàn)狀進行了分析，指出了其中存在的問題，如目前的用戶興趣提取過程中沒有考慮Web環(huán)境對行為數據建模的影響。針對這一問題，提出了相應的解決方案：基于用戶訪問上下文環(huán)境信息確定行為參數，構建興趣發(fā)現(xiàn)模型。另外，文中還介紹了研究中應用到的相關理論知識，主要包括數據挖掘知識、Web挖掘知識和上下文感知理論。
　　 其次，在上下文感知理論的基礎上，本文提出了用戶訪問互聯(lián)網過程中的Web上下文概念，并分別對用戶

3、上下文、網絡資源上下文和設備上下文進行了定義。同時分析了三種上下文信息對用戶訪問行為的影響情況，最終確定網絡資源上下文信息對用戶訪問行為的影響最大。另外，本文還對Web上下文感知的概念進行了闡述，并沿用前人理論，分析了針對Web上下文信息，如何進行推理計算。
　　 綜合以上Web上下文的分析結論，本文提出了基于上下文感知的用戶行為分析方法，側重于根據不同的上下文信息對用戶操作行為數據進行興趣建模。與現(xiàn)有技術相比，本文針對不同用戶