[摘 要]本文采用K-均值聚類算法對(duì)Web日志進(jìn)行挖掘，并將Web日志挖掘的知識(shí)用于網(wǎng)頁(yè)推薦。在網(wǎng)頁(yè)推薦環(huán)節(jié)，我們采用了打分函數(shù)，這個(gè)函數(shù)充分考慮了各種因素對(duì)用戶訪問(wèn)的影響。

[關(guān)鍵詞]K- means算法 Web日志挖掘 網(wǎng)頁(yè)推薦 打分函數(shù)

中圖分類號(hào)：TM121.1.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1009-914X（2016）01-0067-02

1.引 言

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展，市場(chǎng)營(yíng)銷策略已愈來(lái)愈強(qiáng)調(diào)面向市場(chǎng)的方式，企業(yè)想要在競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)地位，重要的是按照不同用戶群體的特定需要，提供全面的服務(wù)，精確滿足各個(gè)消費(fèi)群體的不同需求。Web聚類挖掘正是因?yàn)槟軌驅(qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)而成為當(dāng)前發(fā)展電子商務(wù)的一個(gè)重要課題。

2.Web日志上的聚類挖掘

2.1Web日志聚類的分類

Web日志上的聚類有兩種：用戶聚類和頁(yè)面聚類。用戶聚類是對(duì)用戶的會(huì)話進(jìn)行分析。通過(guò)聚類分析的方法，將訪問(wèn)模式相同的用戶聚在一起，將訪問(wèn)模式不同的用戶區(qū)分開。頁(yè)面聚類是對(duì)被用戶訪問(wèn)的頁(yè)面情況進(jìn)行分析，根據(jù)用戶訪問(wèn)內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)被相同用戶訪問(wèn)的頁(yè)面，并將其歸為一組。

2.2會(huì)話以及會(huì)話矩陣的表示

這里采用向量的方式來(lái)表示會(huì)話，為了表示一個(gè)會(huì)話向量需要對(duì)網(wǎng)站中的所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行編碼，從而將網(wǎng)頁(yè)用對(duì)應(yīng)的編碼來(lái)代替。設(shè)會(huì)話向量V=（U1，U2，U3……Un），其中Ui的值是對(duì)編號(hào)為i的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪問(wèn)的次數(shù)，如果編號(hào)為i的網(wǎng)頁(yè)沒(méi)有被瀏覽，Ui=0。有了會(huì)話向量，就可以將日志中所有的會(huì)話用向量的方式表示出來(lái)，然后就可以得到會(huì)話矩陣。

2.3會(huì)話的相似度量方法

2.3.1會(huì)話間的相似度

這里用夾角余弦法來(lái)定義兩個(gè)會(huì)話i，j之間的相似度S（i，j），設(shè)會(huì)話i的會(huì)話Vi=（mi1，mi2， mi3……min），會(huì)話j的會(huì)話向量為Vj=（mj1，mj2， mj3……mjn），那么

設(shè)相似矩陣為R=（rij）s*s，rij用來(lái)代替會(huì)話i和j的相似度：

2.3.2相似度矩陣

相似度矩陣：對(duì)于矩陣R，，其中rij=S（i，j），即會(huì)話i和j的相似度。矩陣R為會(huì)話集合的相似度矩陣。

3.Web日志上的聚類分析算法

3.1K-均值聚類算法

我們選擇聚類算法中的K-均值聚類算法（k-means algorithm）來(lái)進(jìn)行Web上的用戶聚類和網(wǎng)頁(yè)聚類，K-均值聚類算法是無(wú)監(jiān)督分類中的一種基本方法，其也稱為C-均值算法，其基本思想是：通過(guò)迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果。該算法必須在開始輸入一個(gè)K值，作為該算法在數(shù)據(jù)集上分割并計(jì)算后輸出聚類的數(shù)量。

算法的開始是隨機(jī)的從聚類對(duì)象集合中取K個(gè)對(duì)象，最為最初的聚類中心，然后算法開始循環(huán)迭代，對(duì)每一個(gè)輸入的對(duì)象向量計(jì)算它與K個(gè)聚類中心的距離，找到距離對(duì)象最近的聚類，并將其歸為該聚類。重新計(jì)算聚類的中心，然后依次迭代，知道聚類的成員不再變化，或者用來(lái)衡量聚類質(zhì)量的目標(biāo)函數(shù)不存在明顯的變化，即變化小于一個(gè)可以認(rèn)可的值。

4. Web日志聚類結(jié)果的應(yīng)用

Web日志聚類結(jié)果最直接的用途就是網(wǎng)頁(yè)推薦。網(wǎng)頁(yè)推薦的過(guò)程，首先要提取用戶的訪問(wèn)模式，然后對(duì)網(wǎng)站中的各個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行打分，按照得分的高低來(lái)排序，最后將得分較高的若干網(wǎng)頁(yè)推薦出去。網(wǎng)頁(yè)推薦最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是對(duì)打分函數(shù)的設(shè)計(jì)，即依據(jù)什么樣的函數(shù)來(lái)對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行打分。在定義打分函數(shù)之前我們先定義以下幾個(gè)概念：

會(huì)話片段向量：對(duì)于一個(gè)當(dāng)前還結(jié)束的會(huì)話，構(gòu)造一個(gè)向量ui=（u1，u2， u3……un），其中n是經(jīng)過(guò)了預(yù)處理后網(wǎng)頁(yè)的總數(shù)目，ui的值是該會(huì)話對(duì)編號(hào)為i的網(wǎng)頁(yè)的訪問(wèn)次數(shù)，我們稱向量u為一個(gè)會(huì)話片段向量。

網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)向量：p=（p1，p2， p3……pn）， 其中n是經(jīng)過(guò)了預(yù)處理后會(huì)話的總數(shù)目。pi是編號(hào)為i的會(huì)話對(duì)網(wǎng)頁(yè)p的訪問(wèn)次數(shù)。

聚類支持度函數(shù)：S_cluster（u，p）=Projp（maxc（u，ci）），其中ci是對(duì)會(huì)話的聚類分析后聚類中編號(hào)為i的聚類簇的中心。maxc（u，ci）函數(shù)的值是同會(huì)話片段向量u相似度最大的中心向量。

聚類支持函數(shù)是從用戶聚類的角度來(lái)考慮預(yù)期的推薦網(wǎng)頁(yè)，即用當(dāng)前的會(huì)話片段向量距離最近的聚類中心的屬性來(lái)考慮對(duì)網(wǎng)頁(yè)p的支持程度。

點(diǎn)擊率：

其中Ci是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，用戶對(duì)編號(hào)為i的網(wǎng)頁(yè)的總訪問(wèn)次數(shù)。Cp是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)p的總訪問(wèn)次數(shù)。點(diǎn)擊率函數(shù)參照了網(wǎng)頁(yè)p原來(lái)被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，從概率的角度來(lái)考慮網(wǎng)頁(yè)p被再次訪問(wèn)的可能性。

打分函數(shù)： f（p，pl，u）=S_cluster（u，p）×S_click（p）×sim（p，pl）

其中pl是會(huì)話u最近訪問(wèn)的頁(yè)面。p是當(dāng)前需要打分的頁(yè)面。sim（p，pl）是網(wǎng)頁(yè)p和網(wǎng)頁(yè)pl的相似度。

有了打分函數(shù)，就可以對(duì)一個(gè)具體的用戶推薦網(wǎng)頁(yè)。對(duì)于一個(gè)當(dāng)前需要推薦網(wǎng)頁(yè)的用戶，首先提取他的訪問(wèn)會(huì)話片段向量u。然后，從數(shù)據(jù)庫(kù)中得到會(huì)話聚類分析的結(jié)果，計(jì)算出距離當(dāng)前用戶最近那一個(gè)聚類簇C，計(jì)算C的聚類中心，根據(jù)日志中的時(shí)間屬性，找到會(huì)話中的最后訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)pl。假定網(wǎng)頁(yè)pl所屬的網(wǎng)頁(yè)聚類為K，對(duì)于推薦網(wǎng)頁(yè)集合中每一個(gè)網(wǎng)頁(yè)根據(jù)打分函數(shù)的定義，計(jì)算它的得分，最后按照得分的高低對(duì)所有打分后的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排序，將排序在前面的網(wǎng)頁(yè)推薦給用戶U。

5.總結(jié)

本文采用K-均值聚類算法對(duì)Web日志中的用戶和頁(yè)面進(jìn)行聚類，并將聚類結(jié)果用戶網(wǎng)頁(yè)推薦。在網(wǎng)頁(yè)推薦過(guò)程我們運(yùn)用打分函數(shù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排序，把分?jǐn)?shù)的較高的網(wǎng)頁(yè)推薦給網(wǎng)頁(yè)，這樣更能滿足用戶的需要。

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作者簡(jiǎn)介：

令狐紅英（1982—— ），女，貴州師范學(xué)院教師，講師，主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與軟件工程。