---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---2010年第6期科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2010No.6---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---文章编号：1"00-7695(2010)06-0239-03改进WEB数据挖掘方法及其在个性化推荐中的应用何俊杰陆军$(1.宁波大学网络中心，浙江宁波315211；2.国防科技大学计算机学院，湖南长沙410073)摘要：个性推荐系统在数字图书馆中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子资源智能处理的一个重要研究內容。提出了一种基于遗传算法的改进WEB数据挖掘方法，同时将该方法应用到数字图书馆中电子资源的个性化推荐中。实验结果表明，本文方法适用于大规模文本数据集；该方法提取规則的分类正确半校高，分类速度校快；本文方法极大地提高了丈本挖掘系统的分类效準。关键词：数据挖掘；个性化推荐；遗传算法；数字图书馆中图分类号：G202文献标识码：A---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除------本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---1引言数据挖掘的核心技术历经了十几年的发展，已经取得了很大的成就。现在，这些成熟的技术，加上高性能的关系数据库引擎以及广泛的数据集成，让数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用的阶段⑴oWEB数据挖掘是数据挖掘的一个重要分支，是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提出的⑵。互联网使得目前数字图书馆中的信息资源更加丰富，但随着信息量的膨胀，用户很难获得符合其偏好特征的信息。为了克服这种信息获取困难，个性化推荐技术被应用到数字图书馆中，从而主动向用户推荐其可能缶要的信息。目前,个性化推荐技术⑶被应用在很多领域.如电子商务、可卜出信息检索等，其中应用较成熟的是基于协作过滤的推荐技术。但在其应用的过程中存在很多问题，如用户评价矩阵的稀疏性、算法的可扩展性等。为了解决这些问题，很多改进的方法先后被提出，如单值分解法⑷、贝叶斯法⑴等，但稀疏性问题均未得到很好的解决，更頂要的是图书馆的读者都有特定专业背景，读者兴趣也有其待殊性。在数字图书馆中对于大多数读者尤其是研究型读者来说，他们的研究兴趣往往集中在某一个(或几个)领域中，对于研究领域中的信息资源具有较多的评价，而对研究领域以外的信息资源评价很少甚至几乎没有。鉴于此，提出了一种基于遗传算法的改进WEB数据挖掘方法，同时将该方法应用到数字图书馆中电子资源的个性化推荐中。文本分类技术岀现于20世纪60年代早期⑸。20世纪80年代，研究人员用知识工程(KnowledgeEngineering,KE)的方法来实现文本分类⑹。KE方法一般采用析取范式(Dis・junctivcNormForm,DNE)为每个类别定义逻辑规则，足一种简单的自然语言处理方法(NaturallanguageProcessing,NLP)。Rmi等采用复杂的词汇一语义模式来实现对自然语言资料库(NalurallanguageforDataBases,NLDB)的分类⑺。Jacobs等采用统计方法来辅助构造分类规则，进一步提高了文本分类系统的性能⑻。采用KE方法实现文本分类需要手工编制规则或应用英它复杂的NLP技术，难度非常大，也非常耗时，在很多场合显得过于低效而不实用⑼。WEB挖掘就是利用数据挖掘技术，自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程【心。WEB挖掘是一项综合技术，涉及WEB、数据挖掘、计算语言学、信息学等多个领域M。和传统的数据挖掘相比，WEB挖掘有很多的独特之处(⑵。首先，WEB在逻辑上是一个由文档节点和超链接构成的图，因此WEB挖掘所得到的模式可以是关于WEB内容的，也可以是关于WEB结构的。其次，WEB挖掘的对象是大駅的、分布的、异质的WEB文档，它们是结构化的或半结构化的，数据量巨大，增长迅速，并且具有机器难以理解的语义。因此现有的数据挖掘工具并不完全适用于WEB挖掘。这样，开发新的WEB挖掘技术，以及对WEB文档进行预处理得到关于文档的待征表示等问题，便成为WEB挖掘研究的重点。2—种改进的WEB数据挖掘方法本文基于遗传算法的改进WEB数据挖掘方法的优化框架如图1所示。该方法按照顺序覆盖的方法，试图挖...