【摘 要】
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该文首先介绍了匿名Web浏览特征挖掘的基本概念和面临的问题,提出了两种匿名环境下会话抽取的启发式规则：超过策略和路径跟随策略,定义了会话的基本特征、会话模型和数据结构.
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该文首先介绍了匿名Web浏览特征挖掘的基本概念和面临的问题,提出了两种匿名环境下会话抽取的启发式规则：超过策略和路径跟随策略,定义了会话的基本特征、会话模型和数据结构.该文分析了两类挖掘技术：基于概率的Markov模型和基于距离的向量空间模型,它们代表着两种不同的挖掘方向,各有其优缺点.Markov模型可以灵活地处理浏览会话所呈现出的变长、有序等特性,但模型的复杂性和单一性限制了它在匿名环境下挖掘用户浏览特征的能力.向量空间模型具有简便、快捷等优点,但它对会话数据的处理能力较弱.该文分别对它们进行改进以达到匿名挖掘的目的.我们首先提出一种简化计算方法来降低Markov模型的复杂性,包括路径修剪策略和状态修剪策略两部分.接着我们介绍了一种基于会话的混合Markov挖掘模型,它为每个会话聚集都产生一个相应的隐含Markov模型,可以提高挖掘模型灵活性.我们用实验验证了模型的效能,结果显示该文提出的方法可以较好地满足匿名环境下Web浏览特征挖掘的需要.
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