一种预测群体用户访问行为的算法

• 作者: 刘清华 唐权华 王渊 黄明和
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 访问行为 兴趣信息素 蚁群算法 Web日志挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 59-62,66
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.02.014

摘要

在电子商务发展中，商家需要理解用户访问网站的行为，为用户提供个性化服务，从而吸引用户购买商品。挖掘用户访问网站的行为是商家一个急需解决的问题，通过对Web日志进行挖掘是解决该问题的重要研究方法。提出了网页兴趣信息素的新概念，它是由页面相对浏览时间和点击率构建而成，利用兴趣信息素设计了基于蚁群算法的群体用户访问路径挖掘算法，根据挖掘结果预测用户访问行为。实验结果表明，兴趣信息素可以有效地预测用户的兴趣变化，能准确地反映用户访问模式，提高了预测群体用户访问行为的准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄明和	江西师范大学软件学院	73	440	12.0	17.0
2	唐权华	江西师范大学软件学院	17	76	5.0	8.0
3	王渊	江西师范大学软件学院	8	26	2.0	5.0
4	刘清华	江西师范大学软件学院	14	25	4.0	4.0