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语义Web使用挖掘技术预测Usersa€™导航请求

文摘

爆炸性增长的万维网(WWW)导致了复杂的网站,要求的工具和方法来补充用户技能的任务寻找所需的信息。在这种情况下,Web使用挖掘技术已经开发的发现和分析常见的导航模式从Web服务器日志,这对推荐引擎可以作为输入。Web使用挖掘技术已经与网站内容相关采矿方法以增加推荐机制的准确性。现有方法代表Web页面的内容本质上是通过关键字,字格或本体的概念,,因此,无法捕捉语义信息和页面之间的关系在语义级别。在此,我们提出一个方法,结合了从服务器日志中提取的使用模式和详细的语义数据,描述的内容相应的页面。因此,一个方法来提取和分析常见的语义导航模式被送入一个推荐引擎。我们认为通过集成使用和Web页面的详细的语义信息个性化过程我们将能够提高推荐精度。该方法是语义Web挖掘相结合的一个例子两个快速发展的研究领域;语义Web和Web使用挖掘。我们进行了一次广泛的实验评估,提供了强有力的证据,推荐精度随语义和使用数据的集成。 The results show that the proposed method is able to achieve 15-17% better accuracy than a usage based model, 5-7% better than a N-gram based model and 4-6% better than a ontology based model. Also the proposed method is able to address the new item problem of solely usage based techniques by augmenting navigation patterns with newly added pages in a Web site

年代。Kaviarasan, K。Hemapriya, K.Gopinath

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