基于FLaAT的模糊用户偏爱浏览模式的增量挖掘  

INCREMENTAL MINING OF USER PREFERRED BROWSING PATTERNS BASED ON FLaAT WITH FUZZY VARIABLE

作　　者：宁玉富[1,2] 吴瑞[3] 郭长友[1] 

机构地区：[1]德州学院计算机系,山东德州253023 [2]天津大学系统工程研究所,天津300072 [3]山西师范大学数学与计算机学院,山西临汾041004

出　　处：《计算机应用与软件》2009年第10期30-32,71,共4页Computer Applications and Software

基　　金：国家自然科学基金项目(70471049);中国博士后科学基金项目(20060400704);山西省自然科学基金项目(2006011039)

摘　　要：挖掘用户偏爱的浏览模式就是从Web日志中发现多数用户偏爱的浏览路径。网页上的浏览时间被转换成一个模糊语言变量来体现网页上浏览时间的特征,最后从建立的包含所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)中挖掘增量式带有模糊语言变量的用户偏爱浏览模式。Mining the user preferred browsing patterns is to discover browsing paths preferred by a sufficient number of the web users.Time duration on web page is transformed to a corresponding fuzzy linguistic variable to represent the character of browsing time spent on the webpage.Finally,incremental user preferred browsing patters with fuzzy linguistic variable are mined from the built FLaAT（Frequent Link and Access Tree）,which stores all users browsed information.

关 键 词：WEB挖掘 WEB使用挖掘 用户浏览模式 模糊语言变量 

分 类 号：TP393.07[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TU746[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]