于春霞，宋新旗

YU Chun-xia，SONG Xin-qi

（黃河科技學(xué)院，鄭州 450063）

1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

試驗(yàn)數(shù)據(jù)主要是其中的用戶點(diǎn)擊流文件。它包括217個(gè)屬性，777,480個(gè)記錄；測(cè)試數(shù)據(jù)集包括215個(gè)屬性，164,364個(gè)記錄。它的文件大小是1.148.6M，包含了很多原始記錄，每個(gè)記錄是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽，同時(shí)也包括了用戶的信息。

我們會(huì)從表中發(fā)現(xiàn)有許多重復(fù)的會(huì)話和用戶信息，另外原始的文件太大，其中有許多屬性與我們的問題關(guān)聯(lián)不大，如email，country等屬性，于是我們從中挑選了三十多個(gè)屬性，如服務(wù)器日志本身記錄的信息客戶端IP，服務(wù)器名稱，用戶請(qǐng)求，日期，協(xié)議版本等，用戶的一些信息性別，年齡，職業(yè)，住址等。在這些屬性上面作投影，從而我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到很大的精簡(jiǎn)。在此基礎(chǔ)上，通過前面描述的數(shù)據(jù)凈化，用戶識(shí)別，會(huì)話識(shí)別等過程處理后，形成一個(gè)預(yù)處理的會(huì)話文件，其中的重復(fù)的會(huì)話信息和用戶信息可以合并。

在經(jīng)過預(yù)處理的web日志中尋找事務(wù)的方法如下[1]：

1）根據(jù)每一個(gè)訪問者的IP，劃分日志，即在日志中找到每一個(gè)訪問者的訪問記錄集。

2）對(duì)每一個(gè)訪問者的訪問記錄集，根據(jù)C進(jìn)行分割，找到每一個(gè)訪問者的每一次訪問記錄集，這時(shí)，每一個(gè)訪問者的每一次訪問記錄就構(gòu)成了一個(gè)訪問事務(wù)。

3）最終按時(shí)間排序的所有訪問事務(wù)形成訪問事務(wù)集T。

每一個(gè)用戶訪問事務(wù)相當(dāng)于用戶對(duì)站點(diǎn)的一條訪問路徑。用戶的訪問事務(wù)集就是全體用戶在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)對(duì)站點(diǎn)的訪問路徑集T，T構(gòu)成了我們進(jìn)行挖掘的基礎(chǔ)。

2 基于關(guān)聯(lián)分類方法的web用戶興趣預(yù)測(cè)

下面我們考慮解決問題2的方法，我們的目的是要預(yù)測(cè)用戶將要訪問含有那些品牌的網(wǎng)頁(yè)。我們的事務(wù)集T包括的屬性有網(wǎng)頁(yè)瀏覽的信息，如請(qǐng)求者的地址，請(qǐng)求的網(wǎng)頁(yè)地址，請(qǐng)求時(shí)間等屬性；另外，還包括用戶的一些信息，如收入，職業(yè)，年齡等。我們要特別注意的是最后的一個(gè)屬性（ViewedBrand：Hanes，AmericanEssentials，DonnaKaran，Other，Null）。這是因?yàn)樵谖覀兊狞c(diǎn)擊流文件中，有很多用戶訪問了含有Hanes，AmericanEssentials，DonnaKaran品牌的網(wǎng)頁(yè)，于是，我們把含有這些品牌的網(wǎng)頁(yè)各作為一類；訪問含有其他品牌的網(wǎng)頁(yè)的比例非常小，所以我們把所有這些含有這些品牌的網(wǎng)頁(yè)作為一類，用Other來(lái)表示；最后我們把不含有品牌的網(wǎng)頁(yè)用Null來(lái)表示。下面運(yùn)用上章討論的關(guān)聯(lián)關(guān)則分類方法將在己有的事務(wù)集上找出所有可能的CARS，然后用這些CARS構(gòu)造一個(gè)分類器來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣。方法是這樣的，我們把ViewedBrands屬性看成類別屬性，剩下的屬性當(dāng)作條件屬性去處理。在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則以前，我們先要確定最小的支持度和可信度。經(jīng)過多次試驗(yàn)之后，我們發(fā)現(xiàn)最小的支持度為0.1%，可信度為70%時(shí)，試驗(yàn)的效果較好。我們分別用傳統(tǒng)的分類規(guī)則挖掘算法和改進(jìn)后的用于web挖掘的分類規(guī)則挖掘算法進(jìn)行處理。

下面是兩算法所用的時(shí)間對(duì)比圖：

圖1 傳統(tǒng)的和用于web使用挖掘的類別關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率對(duì)比圖

從圖1中，可以看出改進(jìn)后算法效率有很大的提高，這是因?yàn)楦倪M(jìn)的算法首先采用FP-growth算法挖掘頻繁項(xiàng)集，這要比Apriori算法的效率要提高一個(gè)數(shù)量集；另外，對(duì)頻繁項(xiàng)集中不包含決策屬性值的頻繁項(xiàng)集不做任何操作，因?yàn)檫@些頻繁項(xiàng)集無(wú)法產(chǎn)生所需的類別關(guān)聯(lián)規(guī)則；其次對(duì)剩余的頻繁項(xiàng)只以頻繁項(xiàng)中的決策屬性值作為規(guī)則的類別屬性Y，其余條件屬性值組合作為規(guī)則的前件（condset）來(lái)生成規(guī)則；所以算法效率有很大的提高。

分析我們的所得的規(guī)則，明顯看出當(dāng)用戶訪問了Fashionmall網(wǎng)頁(yè)或Winniecooper網(wǎng)頁(yè)時(shí)，他就很可能訪問Hanes，DonnaKaran商標(biāo)；而當(dāng)用戶訪問了Mycoxpons網(wǎng)頁(yè)或Tripod網(wǎng)頁(yè)時(shí)，他就很可能訪問AmericanEssential商標(biāo)。為了更好的描述實(shí)驗(yàn)結(jié)果，設(shè)REL表示在測(cè)試數(shù)據(jù)集中的某一類別網(wǎng)頁(yè)頻道集合，RET表示在測(cè)試數(shù)據(jù)集中我們預(yù)測(cè)的某一類別網(wǎng)頁(yè)頻道集合。我們先作如下定義：

Recall=RET∩REL/REL，表示在測(cè)試數(shù)據(jù)集中，我們預(yù)測(cè)的某一網(wǎng)頁(yè)頻道類別集合實(shí)際上與某一類別頻道集合的百分比。

Precision=RET∩REL/RET，表示在測(cè)試數(shù)據(jù)集中，某一類別頻道與我們預(yù)測(cè)的某一類別頻道的百分比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：

表1 傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分類方法的預(yù)測(cè)性能

事實(shí)上，Recall衡量了我們能預(yù)測(cè)多少用戶對(duì)某個(gè)網(wǎng)頁(yè)頻道感興趣，Precision衡量了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。在上面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，我們可以看出，傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分類方法和在改進(jìn)后用于web使用挖掘的關(guān)聯(lián)分類方法在預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性方面差別不大，但在效率方面，兩者差距較大。它們的Recall的值是相當(dāng)不錯(cuò)的，基本上達(dá)到了50。預(yù)測(cè)也是很準(zhǔn)確的，Precision的值也基本上達(dá)到了90%。

表2 改進(jìn)后用于web使用挖掘的關(guān)聯(lián)分類方法的預(yù)測(cè)性能

下面我們運(yùn)用ID3算法對(duì)web用戶興趣預(yù)測(cè)，首先，我們來(lái)訓(xùn)練判定樹，然后，來(lái)用它來(lái)預(yù)測(cè)用戶的訪問興趣。

試驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

表3 ID3算法的預(yù)測(cè)性能

在此，我們把這三種方法的試驗(yàn)效果用點(diǎn)線圖表示出來(lái)，我們可以看到，傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分類方法與用于web使用挖掘的關(guān)聯(lián)分類方法在效果上沒有大的差別，但它們的效果明顯的都要比ID3方法的試驗(yàn)效果好。

圖2 三種方法的試驗(yàn)效果對(duì)比圖

所以，改進(jìn)的用于web使用挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則分類算法對(duì)web用戶的興趣預(yù)測(cè)是有效的，一方面，它比傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分類算法的效率有很大的提高，另一方面，一般而言，它比一些決策樹方法的效果要好。

3 一種基于web挖掘的網(wǎng)站個(gè)性化推薦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

站點(diǎn)的個(gè)性化服務(wù)會(huì)針對(duì)不同的用戶提供不同的服務(wù)，盡最大努力的使用戶方便，快捷的獲得信息，同時(shí)，也可以對(duì)不同的用戶提供不同的商務(wù)活動(dòng)。它主要是根據(jù)用戶以前的訪問信息來(lái)提供服務(wù)，也就是說，當(dāng)前用戶已有一個(gè)訪問序列，那么具有類似訪問序列的其他用戶（這些用戶與該用戶具有相同的訪問興趣）的下一次訪問可以為該用戶提供推薦[2]。當(dāng)然，要更好的對(duì)用戶提供個(gè)性化服務(wù)，還必須對(duì)站點(diǎn)本身的內(nèi)容有更好的組織，所以，內(nèi)容挖掘和結(jié)構(gòu)挖掘?qū)μ峁﹤€(gè)性化服務(wù)來(lái)說也特別重要。本文提出一種站點(diǎn)的個(gè)性化推薦結(jié)構(gòu)，它不僅用到使用挖掘，還要用到內(nèi)容挖掘等，結(jié)構(gòu)如下所示：

系統(tǒng)主要分為在線部分和離線部分：

離線部分：

使用挖掘：根據(jù)網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)信息，使用記錄，用戶本身記錄進(jìn)行使用挖掘，找出站點(diǎn)的使用模式。

內(nèi)容挖掘：對(duì)站點(diǎn)的本身頁(yè)面信息，結(jié)構(gòu)信息和從搜索引擎搜到的頁(yè)面進(jìn)行內(nèi)容挖掘，來(lái)更好的對(duì)網(wǎng)站的信息進(jìn)行組織。同時(shí)，可以通過搜索引擎來(lái)彌補(bǔ)站點(diǎn)本身內(nèi)容的有限性。

在線部分：

圖3 一種基于web挖掘的網(wǎng)站個(gè)性化推薦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

推薦引擎識(shí)別出每個(gè)用戶的當(dāng)前交互會(huì)話，得到每個(gè)用戶的當(dāng)前訪問序列，進(jìn)而根據(jù)使用模式信息得到用戶的下一些可能訪問的頁(yè)面類別，這些頁(yè)面的地址被附加到用戶當(dāng)前訪問頁(yè)面的底部，以進(jìn)行推薦。個(gè)節(jié)點(diǎn)可以通信,通過競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制來(lái)獲取信道。每個(gè)節(jié)點(diǎn)周期性睡眠和監(jiān)聽信道,如果信道空閑則主動(dòng)搶占信道,如果信道繁忙則根據(jù)退避算法退避一段時(shí)間后重新監(jiān)聽信道狀態(tài)。在程序設(shè)計(jì)中主要采集中斷的方法完成信息的接收和發(fā)送。

圖3 主程序流程

3 結(jié)論

基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能小區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，耗電量小，布線方便，并能實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域的煤氣泄流和火災(zāi)災(zāi)害。提高了小區(qū)安?？刂葡到y(tǒng)的靈活性及安全性。

[1]鄧瑩，張麗，劉有源.基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能建筑安防系統(tǒng)研究[J].中國(guó)水運(yùn)，2007,（5）.133-134.

[2]柴淑娟，趙建平，基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[J].曲阜師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2010（36）75-77.

[3]基于CC2430的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子產(chǎn)品世界，2010，11.