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基于markov链的b2c网站访问路径的研究.doc


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基于Markov链的B2C网站访问路径的研究
摘要:对B2C网站的用户浏览行为进行了系统的研究,通过建立基于Markov链的动态模型,对用户浏览行为进行了全面的分析。进一步综合利用Web日志文件信息和Web站点的拓扑结构,对用户有关某页面的兴趣度进行了计算。提出了相关页面的聚类矩阵,对页面进行相关性聚类;对于相关的页面集合进一步挖掘,可以发现网站的频繁访问路径。
关键词: B2C网站;相关页面;访问路径;Markov链;Web站点;拓扑结构
the Research of Access Path of B2C Web site
based on Markov Chain
Abstract: Systematically studying the users’ browsing behavior on the B2C web site and through establishing a dynamic model based on Markov Chain,
this paper makes prehensive analysis in users’ browsing behavior.
for further utilization the information of Web log files and Web site topology, and calculated the interestingness of a page which the users interested in. Then proposed the relevant pages of the cluster matrix and carried on pages related to clustering; For a collection of pages related to the further excavation of the site can be found frequent access paths.
Keywords: B2C Web site, relevant page, access path, Markov chain, Web site, topology
1 概述
近年来,电子商务在我国有了一定的发展,尤其是B2C(企业对客户)网站发展迅速。对于一个电子商务网站来说,其拓扑结构蕴含了各个页面之间的关联关系,同时,Web日志文件又保存了用户访问该网站时的信息。从Web日志文件和Web站点的拓扑结构中发现相关的知识,并用所发现的知识知道B2C网站的设计、产品布局以及制定相关产品的推荐策略。这将大大提升B2C电子商务网站的竞争能力。
目前,对于Web数据挖掘的研究主要聚焦于分别从Web结构和Web日志文件中发现知识。Web结构挖掘的典型达标为美国斯坦福(Stanford)大学的PageRank[1]算法。另外,Chen[2]等人首先将数据挖掘技术应用于Web服务器日志文件中,以期待发现用户的浏览模式;Han[3]等人则根据Web日志建立数据立方体,然后对数据立方体进行数据挖掘和OLAP(联机在线分析);文献[4]对Web日志文件进行挖掘,得出相似客户群体和相关页面,以及用户的频繁访问路径。
总之,现有的Web挖掘方法是采

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  • 时间2018-06-13