摘要：根據(jù)Web日志中的瀏覽時間、服務器發(fā)送字節(jié)數(shù)信息和統(tǒng)計所得的頁面瀏覽頻度計算頁面興趣度，并結(jié)合模糊理論，生成模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則，提出了一個預測用戶瀏覽興趣的方法。實驗表明，該方法是可行的并且具有較好的效果。

關(guān)鍵詞：Web日志挖掘；模糊集；關(guān)聯(lián)規(guī)則；頁面興趣度

0引言

自20世紀90年代互聯(lián)網(wǎng)開始迅速發(fā)展以來，Web已成為人們獲取信息的一個重要途徑，搜索引擎在人們的日常生活和學習中發(fā)揮了重要作用。隨著Web挖掘技術(shù)的發(fā)展以及需求的推動，出現(xiàn)了個性化服務：通過收集和統(tǒng)計用戶的歷史數(shù)據(jù)，挖掘用戶感興趣的頁面，獲取用戶興趣模型，以便在用戶以后的訪問過程中根據(jù)挖掘出來的用戶興趣模型自動向用戶推薦內(nèi)容，提高搜索效率。

Web挖掘可分為三類：Web內(nèi)容挖掘，Web結(jié)構(gòu)挖掘，Web使用挖掘。Web使用挖掘即Web日志挖掘。Web服務器的日志文件記錄了用戶訪問網(wǎng)站時的大量有用信息，日志挖掘是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用在日志文件上，發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的瀏覽模式，分析網(wǎng)站的使用情況。

目前許多Web個性化推薦系統(tǒng)都涉及到頁面興趣度的計算，根據(jù)計算得到的頁面興趣度應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得用戶的興趣模型，但這些計算方法都存在不足。本文結(jié)合Web日志挖掘和模糊集理論，利用Web日志中記錄的用戶訪問網(wǎng)站時的信息計算頁面興趣度，應用Apriori算法生成模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘用戶的興趣模型。

1基礎知識

1．1 Web日志挖掘

Web服務器日志記錄了用戶訪問網(wǎng)站時的請求信息，一般包含日期、時間、用戶IP地址、用戶名、方法、URI資源(URL)、Win32狀態(tài)(簡稱狀態(tài))、發(fā)送字節(jié)數(shù)、接受字節(jié)數(shù)、所花時間、協(xié)議版本、用戶代理、Cookie、參照等信息字段。

由于Web記錄和HTTP協(xié)議自身的原因，原始Web日志是雜亂的，還原的信息包含錯誤信息，為了把Web日志轉(zhuǎn)化為適合進行數(shù)據(jù)挖掘的可靠的準確的數(shù)據(jù)，要對原始Web日志進行預處理。數(shù)據(jù)預處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、用戶識別、會話識別幾個步驟。

數(shù)據(jù)清洗 指刪除Web日志文件中與挖掘算法無關(guān)的記錄，處理錯誤記錄。用戶瀏覽網(wǎng)頁時，與這個網(wǎng)頁有關(guān)的圖片、音頻及視頻等輔助信息會同網(wǎng)頁一起自動下載，這些信息并不是用戶請求的，與挖掘用戶的興趣模型無關(guān)，根據(jù)URL地址上的文件后綴判斷文件類別，要將這類記錄刪除。具體到實際的系統(tǒng)應保留哪些信息或刪除哪些信息要根據(jù)網(wǎng)站的類型決定。例如：主要包含音頻的網(wǎng)站，日志文件中的音頻文件可能就是用戶的顯示請求，此時就不能把音頻信息刪除。

用戶識別緩存、代理服務器和防火墻的使用，使得識別用戶的方法變得很復雜。常用的用戶識別方法是基于日志，站點的啟發(fā)式方法：

(1)當IP地址相同時，不同的瀏覽器或操作系統(tǒng)表示不同的用戶。

(2)當IP地址、用戶使用的瀏覽器和操作系統(tǒng)均相同時，將訪問日志和站點的拓撲結(jié)構(gòu)結(jié)合，如果當前請求的頁面同用戶已瀏覽的頁面之間沒有超鏈接關(guān)系，就認為存在另外具有相同IP地址的用戶。

當然，應用這些規(guī)則并不能非常準確地識別出每一個用戶。例如：校園網(wǎng)內(nèi)的學生機房，相同的IP地址，相同的瀏覽器和操作系統(tǒng)，但用戶不是固定的。

會話識別 將一個用戶在一段時間內(nèi)所有請求的頁面分解成會話。會話的意義是用戶對服務器的一次有效訪問。

日志文件中不同用戶訪問的頁面屬于不同的會話。同一用戶訪問的頁面，若頁面請求的時間跨度比較大，認為可能該用戶多次訪問同一網(wǎng)站。用戶訪問的頁面可以分為多個會話，常用的方法就是設置一個時間閾值，如果用戶訪問頁面的時間差超過這個閾值，則認為用戶開始了一個新的會話。這個閾值一般設置為30分鐘。

1．2模糊集理論

對于一個集合，一個對象屬于這個集合，或者不屬于這個集合，兩者必居其一，且僅居其一。集合論的這個概念大大限制了古典數(shù)學的應用范圍，使其無法處理日常生活中大量的不明確的模糊現(xiàn)象與概念。Zadeh于1965年提出的模糊集的概念是對普通集合的一種推廣，并奠定了模糊數(shù)學的理論基礎。

假設u是一個論域，u上的一個模糊集合A由u上的一個實值函數(shù)表示。對于稱為u對于A的隸屬度，而稱為A的隸屬函數(shù)。通常用A(u)表示。

的值表示u屬于A的程度。的值越接近1，u屬于A的程度就越高；相反，(u)的值越接近O，u屬于A的程度就越低。

2已有的頁面興趣度計算方法

頁面興趣度的計算不是—個新的課題。文獻[5]選取用戶瀏覽頁面的次數(shù)和訪問時間作為描述用戶興趣的屬性。但是用戶訪問頁面所用的時間是與頁面自身的長度相關(guān)的，單純考慮訪問時間不能反映用戶的瀏覽興趣。文獻[6]綜合考慮了瀏覽頻度、時間和頁面長度作為描述用戶興趣的屬性。但是頁面長度信息在Web日志文件中沒有相應的字段記錄，頁面長度信息無從獲取。文獻[7]將會話中兩個連續(xù)訪問頁面之間的時間差定義為“持續(xù)時間”，作為描述用戶興趣的屬性。其不足之處有二：一是持續(xù)時間與網(wǎng)絡的傳輸速度有直接的關(guān)系，不能準確地表示用戶的興趣，產(chǎn)生的誤差可能很大；二是會話中最后一個頁面的持續(xù)時間無法得到。

3改進的頁面興趣度計算方法

日志文件中記錄著豐富的用戶信息，經(jīng)過統(tǒng)計所得到的信息和日志文件本身記錄的信息均為可利用信息。結(jié)合上述文獻中用到的頁面興趣度的計算方法，本文選擇兩個在日志文件中記錄的字段信息和統(tǒng)計得到的信息計算頁面興趣度。兩個字段信息分別為所花時間和發(fā)送字節(jié)數(shù)，需要統(tǒng)計的信息是頁面的瀏覽頻度。所花時間表示完成瀏覽所花費的時間，發(fā)送字節(jié)數(shù)表示服務器發(fā)送的字節(jié)數(shù)。

數(shù)據(jù)預處理完成后的數(shù)據(jù)形式為用戶會話，由多個頁面組成。會話中每個頁面的興趣度表示用戶對這個頁面的感興趣程度。每個頁面都用兩個字段記錄了所花時間和發(fā)送字節(jié)數(shù)。將頁面被用戶瀏覽的次數(shù)作為這個頁面的瀏覽頻度。設s_i為一會話，其中，c_n表示第n個頁面，t_n是第n個頁面所花時間信息，sb_n是第n個頁面的發(fā)送字節(jié)數(shù)信息，f_n是第n個頁面的瀏覽頻度。頁面j的興趣度pj可按以下公式計算得到。式中：m表示會話數(shù)，n表示頁面數(shù)。

4實驗設計及結(jié)果分析

將本文計算頁面興趣度的方法與文獻[7]中的方法進行比較。

4．1實驗設計

原始資料來自河北大學網(wǎng)絡中心提供的河北大學網(wǎng)站的日志文件，經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理、模糊化，計算模糊支持度、模糊置信度生成模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則，并在測試集上進行規(guī)則匹配。實驗數(shù)據(jù)為2006年3月12日和13日兩天的日志文件，取20903條日志記錄作為訓練集，30489條日志記錄作為測試集。數(shù)據(jù)預處理后每條記錄包含的信息字段為日期、時間、方法、URI資源(URL)、用戶IP地址、協(xié)議版本、用戶代理、參照、狀態(tài)、發(fā)送字節(jié)數(shù)、接收字節(jié)數(shù)、所花時間。利用記錄中的發(fā)送字節(jié)數(shù)和所花時間信息和統(tǒng)計得到的頁面瀏覽頻度按照上述公式計算頁面的興趣度，根據(jù)圖l所示的隸屬函數(shù)將頁面興趣度模糊化為四種狀態(tài)：不感興趣(uI)、一般(GE)、感興趣(IN)、非常感興趣(vI)。根據(jù)模糊化后的結(jié)果，將uI值為l的頁面刪除(即興趣度小于等于0．1的頁面)，此類頁面為用戶極不感興趣的頁面，對發(fā)現(xiàn)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則沒有意義。

假設一用戶會話，包含三個頁面，模糊化后的結(jié)果如表1所示。

根據(jù)文獻[7]中用到的發(fā)現(xiàn)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本方法，計算模糊支持度和模糊置信度。發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則首先要找到頻繁項集(滿足最小支持度閾值的項集為頻繁項集)，然后從頻繁項集中生成強壯的關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則既要滿足最小支持度閾值又要滿足最小置信度閾值。關(guān)聯(lián)規(guī)則為IF…THEN…形式。例如：規(guī)則為IF A is c THEN B is D，其中，A和B均為頁面，c和D為集合{ut，GE，IN，VIl中的值。

模糊支持度表示對項集的支持程度。計算方法是所有頁面對應的隸屬度之和除以頁面出現(xiàn)的次數(shù)。例如，X=AUB，Y--CUD，x是頁面的集合，Y是狀態(tài)的集合。頁面A、B分別為狀態(tài)c、D的隸屬度情況如表2所示。

則模糊支持度為：

模糊置信度用來估計生成的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的感興趣程度。計算方法是利用公式，規(guī)則IF A is c THEN B is D的置信度為：

根據(jù)計算所得的置信度，大于置信度閾值的為模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4．2結(jié)果分析

對于每一條規(guī)則，模糊支持度閾值設為0．3，模糊置信度閾值設為0．4。得到的實驗結(jié)果與文獻[7]中實驗的基本方法比較。文獻[7]中的實驗：將原始日志數(shù)據(jù)預處理后進行會話識別，選擇會話中用戶連續(xù)訪問頁面之間的時間差作為模糊化屬性，模糊化后生成模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則。實驗在同樣的訓練集和測試集上進行，結(jié)果如表3所示。

實驗1應用本文所提出的方法進行的實驗，實驗2應用文獻[7]中所用方法進行的實驗。表3中規(guī)則在測試集中匹配成功的次數(shù)一欄是指生成的每條規(guī)則在測試集上進行匹配，匹配成功的次數(shù)相加求和。從實驗結(jié)果可以看出實驗2生成的規(guī)則數(shù)是實驗1的1．2倍。但是實驗1生成的規(guī)則在測試集中匹配成功的次數(shù)是實驗2的2．5倍。生成的規(guī)則少，在測試集中找到的個數(shù)多，表明實驗l挖掘出來的規(guī)則是用戶頻繁訪問的，能夠代表用戶的興趣。

5結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，Web服務的個性化趨勢已成必然。本文提出了一個得到用戶瀏覽興趣的方法，此方法利用日志記錄中的兩個字段信息和統(tǒng)計所得的瀏覽頻度信息，計算得到用戶的興趣度。本方法采用實際日志數(shù)據(jù)。雖然日志數(shù)據(jù)能體現(xiàn)用戶的真實信息，但所包含的信息有限。在以后的研究中應考慮利用用戶的背景信息，這類信息必須是用戶愿意提供而且不能被屏蔽的，這樣挖掘出來的用戶興趣模型會更準確。

(注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。)