李建廷，郭 曄，湯志軍

（1.西安財(cái)經(jīng)學(xué)院 信息學(xué)院，陜西 西安710100；2.西安市人事考試中心，陜西 西安710065）

0 引 言

在用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息檢索的過(guò)程中，依據(jù)用戶的實(shí)際興趣為用戶返回個(gè)性化的檢索結(jié)果是提高信息檢索查全率以及查準(zhǔn)率的主要途徑之一，同時(shí)也是目前個(gè)性化搜索引擎的主要研究?jī)?nèi)容之一。

當(dāng)前，用戶興趣的獲取一般有兩種方式：一種是通過(guò)顯式的方法在信息檢索之前通過(guò)用戶對(duì)自己興趣程度的標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)用戶興趣的獲取。這種方式一般能夠獲得較為準(zhǔn)確的用戶興趣表現(xiàn)，但在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用過(guò)程中，用戶經(jīng)常并不愿意直接參與對(duì)頁(yè)面的興趣標(biāo)注，直接進(jìn)行用戶的興趣標(biāo)注一方面很容易造成一部分用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露，也不可避免的影響了用戶的正常瀏覽過(guò)程，同時(shí)，即使用戶標(biāo)注了自己感興趣的程度，也未必能夠準(zhǔn)確地反映用戶的實(shí)際興趣。第二種方式是通過(guò)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從用戶實(shí)際瀏覽行為中挖掘、提取用戶的興趣表現(xiàn)來(lái)估算興趣度，這種方法不需用戶直接參與，同時(shí)用戶實(shí)際瀏覽行為也正是用戶當(dāng)前實(shí)際興趣的表現(xiàn)，這種方法已成為目前獲取用戶興趣模型的主流方法之一［1－2］。

用戶在實(shí)際頁(yè)面瀏覽過(guò)程中的行為多種多樣，既有用戶對(duì)頁(yè)面本身所采取的操作，又有用戶對(duì)鼠標(biāo)和鍵盤的操作，還有用戶的生理、情緒變化等。利用用戶的瀏覽行為估算用戶的興趣愛(ài)好，其關(guān)鍵問(wèn)題之一是在收集用戶的瀏覽行為之前，需要確定哪些瀏覽行為能真正的反映用戶興趣；其次，對(duì)于收集來(lái)的用戶實(shí)際瀏覽行為如何進(jìn)行量化，最終合理的表示用戶的實(shí)際興趣也是應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

1 用戶瀏覽行為分類

大量研究指出，用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的興趣度與其在該網(wǎng)頁(yè)上的瀏覽行為密切相關(guān)。用戶的很多瀏覽行為暗示出用戶的喜好與興趣，如查詢、瀏覽頁(yè)面、標(biāo)記書簽、反饋信息、點(diǎn)擊鼠標(biāo)、拖動(dòng)滾動(dòng)條、前進(jìn)、后退等。用戶訪問(wèn)頁(yè)面時(shí)的停留時(shí)間、訪問(wèn)次數(shù)、保存、編輯、修改等動(dòng)作同樣表現(xiàn)用戶興趣［3－5］。

根據(jù)瀏覽行為反映用戶興趣的方式，可以將用戶的瀏覽行為分為生理行為、顯著行為和間接行為3類。生理行為指反映用戶在瀏覽過(guò)程中思想和情緒波動(dòng)的瀏覽行為，生理心理學(xué)研究表明，當(dāng)人發(fā)現(xiàn)自己感興趣的事物時(shí)，在生理上會(huì)發(fā)生一系列反應(yīng)，如用戶眼睛的移動(dòng)，心跳的變化，皮膚溫度的變化和用戶的表情等。

顯著行為指可以直接反映用戶興趣的瀏覽行為，主要包括保存頁(yè)面、打印頁(yè)面、頁(yè)面加入收藏夾、頻繁訪問(wèn)同一頁(yè)面等。顯著行為一旦發(fā)生，可以確定用戶對(duì)頁(yè)面感興趣的程度很高。

間接行為指間接反映用戶興趣的瀏覽行為，主要包括在頁(yè)面上駐留的時(shí)間，瀏覽頁(yè)面時(shí)拖動(dòng)滾動(dòng)條，移動(dòng)或點(diǎn)擊鼠標(biāo)，按 UP/Down鍵滾動(dòng)頁(yè)面，按Pageup/PageDown鍵翻頁(yè)等。間接行為本身并不能確定用戶是否對(duì)頁(yè)面感興趣，但間接行為發(fā)生的次數(shù)和持續(xù)時(shí)間可以反映用戶的興趣度。

在用戶的瀏覽行為中，生理行為因?yàn)榧夹g(shù)上的限制暫時(shí)不能用于用戶興趣度計(jì)算，顯著行為和間接行為均可以用于用戶的興趣度計(jì)算。一些研究指出，用戶興趣度計(jì)算的最小瀏覽行為組合可以為以下5種：保存頁(yè)面、打印頁(yè)面、將頁(yè)面加入收藏夾、訪問(wèn)同一頁(yè)面的次數(shù)、在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間［6］。

分析上面的5種最小瀏覽行為的關(guān)系，可以明顯的發(fā)現(xiàn)，如果保存頁(yè)面、打印頁(yè)面和收藏頁(yè)面這些行為一旦發(fā)生，表明用戶對(duì)頁(yè)面的興趣度較高，而打印頁(yè)面在平常的瀏覽行為中出現(xiàn)的幾率很小，保存頁(yè)面與將頁(yè)面加入收藏夾這兩種行為可以看成一種類型的行為。除此之外，在頁(yè)面瀏覽時(shí)的某些瀏覽動(dòng)作比如：對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的復(fù)制、粘貼、剪切等，這些瀏覽動(dòng)作一旦發(fā)生也同樣反映用戶對(duì)當(dāng)前頁(yè)面有著較強(qiáng)的興趣。

用戶的各種瀏覽行為之間既互相聯(lián)系，又互相獨(dú)立，而用戶本身的瀏覽習(xí)慣也千差萬(wàn)別。利用瀏覽行為分析用戶的興趣如果選擇的瀏覽行為太少，則很容易造成描述用戶興趣的精度不高；如果為提高用戶興趣描述的精度，盲目選擇過(guò)多的瀏覽行為，又會(huì)造成興趣計(jì)算方法復(fù)雜、各種瀏覽行為之間難以量化的問(wèn)題，因此，選擇哪些瀏覽行為以及如何量化這些瀏覽行為也就顯得非常重要。

綜合考慮用戶的瀏覽行為，確定從3個(gè)方面估算用戶的興趣程度：用戶的實(shí)際瀏覽動(dòng)作、對(duì)頁(yè)面的訪問(wèn)次數(shù)、在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間。

2 基于瀏覽行為的興趣度計(jì)算

設(shè)用戶在某時(shí)間段內(nèi)共按照順序依次瀏覽了多個(gè)頁(yè)面，同時(shí)，用戶也可能多次訪問(wèn)同一個(gè)頁(yè)面，由于用戶建模關(guān)注的是用戶對(duì)各不相同的頁(yè)面的興趣度，記用戶在此時(shí)間段內(nèi)瀏覽的各不相同的頁(yè)面為w1，w2，…，wn。

分析用戶瀏覽行為時(shí)，用戶的瀏覽動(dòng)作 （包括保存頁(yè)面、收藏頁(yè)面，打印頁(yè)面以及對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的復(fù)制、粘貼等操作），對(duì)頁(yè)面的訪問(wèn)次數(shù)和在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間這3類典型的瀏覽行為可以近似地代替所有典型的瀏覽行為，從而用戶對(duì)頁(yè)面的興趣度可以看成是上述3類行為的函數(shù)。

令I(lǐng)nterest（w）為用戶對(duì)頁(yè)面w的興趣度，則Interest（w）可以表示為

定義用戶興趣度的取值范圍為0～1，即Interest（w）∈［0，1］。其中，InterestActive（w）、InterestFreq（w）、InterestTime（w）分別為用戶網(wǎng)頁(yè)瀏覽動(dòng)作、訪問(wèn)同一頁(yè)面的次數(shù)、在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間這3類行為的興趣度計(jì)算函數(shù)。

2.1 基于瀏覽動(dòng)作的用戶興趣度計(jì)算

利用用戶對(duì)頁(yè)面進(jìn)行瀏覽時(shí)所發(fā)生的瀏覽動(dòng)作進(jìn)行興趣度計(jì)算，選擇保存頁(yè)面、打印頁(yè)面、收藏頁(yè)面以及對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的復(fù)制操作4個(gè)瀏覽動(dòng)作作為計(jì)算基礎(chǔ)，即將瀏覽器菜單中的 “另存為”、“打印”、“收藏”、“復(fù)制”4個(gè)菜單命令及相應(yīng)的命令按鈕進(jìn)入瀏覽行為的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。從而得到基于瀏覽動(dòng)作的用戶興趣度計(jì)算函數(shù)

同樣定義基于瀏覽動(dòng)作的用戶興趣度取值范圍為0～1，即InterestActive（w）［0，1］。其中，Save（w）、Keep（w）、Print（w）和Copy（w）分別為保存頁(yè)面、收藏頁(yè)面、打印頁(yè)面、對(duì)頁(yè)面內(nèi)容的進(jìn)行復(fù)制和粘貼操作這4個(gè)瀏覽動(dòng)作的函數(shù)。分析這4個(gè)瀏覽動(dòng)作可以看出，這4種動(dòng)作的產(chǎn)生只有發(fā)生或不發(fā)生兩個(gè)狀態(tài)，不存在計(jì)算幅度問(wèn)題。同時(shí)如果這4種動(dòng)作一旦發(fā)生，則很明顯的表明用戶對(duì)該頁(yè)面具有很高的興趣度。此時(shí)再分析用戶對(duì)頁(yè)面的訪問(wèn)次數(shù)和在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間也就沒(méi)有太多的意義。因此，定義以上4種行為一旦發(fā)生，設(shè)置InterestActive（w）為最大興趣度取值l。

基于用戶瀏覽動(dòng)作的興趣度InterestActive（w）表示為一個(gè)二值函數(shù)

在實(shí)際的用戶瀏覽行為中，保存頁(yè)面、收藏頁(yè)面和打印頁(yè)面行為很少發(fā)生。大部分頁(yè)面的興趣度需要通過(guò)用戶的訪問(wèn)次數(shù)和在頁(yè)面上的瀏覽時(shí)間來(lái)估計(jì)。對(duì)于訪問(wèn)頁(yè)面的次數(shù)和在頁(yè)面上瀏覽的時(shí)間這兩個(gè)行為存在幅度上的變化，幅度的不同意味著用戶不同的興趣度。例如兩個(gè)頁(yè)面w1和w2，若在同一時(shí)間段內(nèi)，用戶訪問(wèn)w1的次數(shù)是1次，訪問(wèn)w2的次數(shù)是10次，那么明顯用戶對(duì)頁(yè)面w2的興趣度要高于對(duì)頁(yè)面w1的興趣度，頁(yè)面瀏覽時(shí)間具有相同的特點(diǎn)。因此，這兩種瀏覽行為的量化成為計(jì)算用戶興趣度的關(guān)鍵指標(biāo)。

2.2 基于訪問(wèn)次數(shù)的用戶興趣度計(jì)算

如果用戶訪問(wèn)了某一頁(yè)面，就可以認(rèn)為其對(duì)該頁(yè)面感興趣。用戶感興趣的程度即興趣度的計(jì)算依賴于用戶對(duì)頁(yè)面的訪問(wèn)頻度。定義用戶在某一時(shí)間段內(nèi)瀏覽的同一頁(yè)面的次數(shù)為Freq（w），則Freq（w）越大，用戶興趣Interest（w）越大?；谠L問(wèn)次數(shù)的用戶興趣度可描述為［7－8］

式中：W——某一時(shí)間段內(nèi)用戶訪問(wèn)的所有頁(yè)面的集合。

需要注意的是，該方法是一種定量測(cè)度用戶興趣的方法。隨著時(shí)間的積累，用戶對(duì)某個(gè)網(wǎng)頁(yè)的點(diǎn)擊次數(shù)同樣會(huì)逐漸積累到很多，而這些歷史的積累并不一定能夠準(zhǔn)確的反應(yīng)用戶當(dāng)前的興趣。因此，合理的定義統(tǒng)計(jì)瀏覽次數(shù)的時(shí)間段，同時(shí)設(shè)置相應(yīng)的更新機(jī)制就顯得尤為關(guān)鍵。實(shí)際使用中，設(shè)置周為統(tǒng)計(jì)周期，每隔一周，則進(jìn)行瀏覽次數(shù)的更新。

更新方法：設(shè)置Freqold（w）和Freqnew（w）分別為某一頁(yè)面上一統(tǒng)計(jì)周期和當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期的瀏覽次數(shù)，p為該頁(yè)面瀏覽次數(shù)的更新比例，定義

若p＜0.5，即用戶在上一統(tǒng)計(jì)周期和當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期中對(duì)某一頁(yè)面瀏覽次數(shù)的變化程度不足，則認(rèn)為用戶對(duì)該頁(yè)面的興趣隨著時(shí)間的推移并未有較大的轉(zhuǎn)移，置

若p≥0.5，即用戶在上一統(tǒng)計(jì)周期和當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期中對(duì)某一頁(yè)面瀏覽次數(shù)的變化程度較大，則認(rèn)為用戶對(duì)該頁(yè)面的興趣已經(jīng)隨著時(shí)間的推移有了較大的改變，置

2.3 基于瀏覽速度的用戶興趣度計(jì)算

用戶訪問(wèn)當(dāng)前頁(yè)面時(shí)花費(fèi)的瀏覽時(shí)間越長(zhǎng)，則從一定程度上可以表明用戶對(duì)該頁(yè)面的興趣度較高。當(dāng)然，從另一方面來(lái)說(shuō)，用戶訪問(wèn)頁(yè)面的瀏覽時(shí)間與用戶的操作習(xí)慣、操作速度以及頁(yè)面大小等因素密切相關(guān)，為更好的綜合各種因素，將瀏覽時(shí)間和用戶當(dāng)前的瀏覽速度相對(duì)應(yīng)。使用基于瀏覽速度來(lái)計(jì)算網(wǎng)頁(yè)的興趣度，不僅考慮用戶在頁(yè)面的駐留時(shí)間，而且還需考慮頁(yè)面大小的影響［9－10］。

定義用戶訪問(wèn)頁(yè)面w的瀏覽速度Speed（w）為

式中：Size（w）——當(dāng)前所訪問(wèn)頁(yè)面的大小，Time（w）——當(dāng)前所訪問(wèn)頁(yè)面的瀏覽時(shí)間。

當(dāng)前頁(yè)面的瀏覽時(shí)間Time（w）與很多因素有關(guān)，如用戶的操作速度、用戶的瀏覽速度、當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲、服務(wù)器的相應(yīng)延遲等，綜合考慮各種因素，將Time（w）定義為訪問(wèn)兩次頁(yè)面的時(shí)間差，即：Time（wi）＝T（wj）－T（wi），其中j＝i＋1，wj為緊跟頁(yè)面wi的下一個(gè)頁(yè)面，T（wi）為頁(yè)面wi的請(qǐng)求時(shí)間。

瀏覽速度表示了單位時(shí)間內(nèi)當(dāng)前用戶瀏覽的字節(jié)數(shù)，對(duì)于每個(gè)頁(yè)面w來(lái)說(shuō)，該用戶瀏覽速度越快，即Speed（w）越大，表明用戶對(duì)頁(yè)面w越不感興趣，也就是說(shuō)，用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的興趣度Interest（w）和用戶的瀏覽速度Speed（w）存在反比關(guān)系，也就與用戶的頁(yè)面瀏覽時(shí)間成正比，與頁(yè)面大小成反比。進(jìn)而得到用戶對(duì)網(wǎng)頁(yè)的興趣度計(jì)算公式

在網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際瀏覽過(guò)程中，不同用戶的瀏覽行為存在相當(dāng)大的差異，用戶的瀏覽速度也相差很大，因此，對(duì)瀏覽速度采用非線性歸一化，用戶對(duì)頁(yè)面w的興趣度可以通過(guò)下式得到

顯然，0≤InterestTime（w）≤1。

實(shí)際應(yīng)用中，用戶本身的瀏覽狀態(tài)及瀏覽環(huán)境非常復(fù)雜，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)異常的駐留時(shí)間。例如用戶打開(kāi)某個(gè)頁(yè)面后離開(kāi)了，但并沒(méi)有關(guān)閉頁(yè)面，再如用戶通過(guò)頁(yè)面觀看在線視頻時(shí)，這些情況都會(huì)導(dǎo)致用戶在該頁(yè)面上的駐留時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正常駐留時(shí)間，從而導(dǎo)致用戶的興趣度接近于0，從而無(wú)法很好區(qū)分正常的興趣度［11］。

為了排除用戶的異常瀏覽行為對(duì)用戶興趣度計(jì)算的影響，設(shè)置處理異常的駐留時(shí)間的處理策略如下：當(dāng)用戶在頁(yè)面上的駐留時(shí)間超過(guò)了某個(gè)預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)，就將其設(shè)定為某個(gè)最大駐留時(shí)間，對(duì)于小于閾值的駐留時(shí)間，保持其原值。處理的過(guò)程中，閾值大小的選擇是關(guān)鍵。如果閾值設(shè)置過(guò)大，大部分頁(yè)面的興趣度都將接近0，失去了使用閾值的意義；反之如果閾值設(shè)置過(guò)小，則大部分頁(yè)面的興趣度都將接近1，不利于區(qū)分頁(yè)面的興趣度。T2，……Tm為當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所瀏覽頁(yè)面的瀏覽時(shí)間。當(dāng)用戶的瀏覽時(shí)間超過(guò)該閾值時(shí)，取Time（w）＝Tmax。

另外，用戶在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，還經(jīng)常會(huì)存在一些用戶根本不感興趣的廣告、消息等非正常頁(yè)面，這些頁(yè)面造成瀏覽時(shí)間很短或者干脆直接被一些工具軟件關(guān)閉掉。這部分對(duì)用戶瀏覽行為的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)影響較大，但又無(wú)實(shí)際意義或者無(wú)法正確判斷，同樣需要將這部分網(wǎng)頁(yè)排除在統(tǒng)計(jì)范圍之外。

設(shè)置最小瀏覽時(shí)間Tmin和網(wǎng)頁(yè)窗口類型判斷策略，如果用戶瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的時(shí)間小于設(shè)定Tmin或者彈出的網(wǎng)頁(yè)窗口沒(méi)有菜單欄及工具按鈕欄，則可以判斷該網(wǎng)頁(yè)為可以清除的網(wǎng)頁(yè)。即網(wǎng)頁(yè)瀏覽時(shí)間的最終取值范圍為

現(xiàn)有的研究表明，一篇文章的閱讀時(shí)間小于3～5s則無(wú)法放映用戶的實(shí)際興趣［13－14］，再考慮網(wǎng)絡(luò)的傳輸延遲、服務(wù)器的相應(yīng)延遲、用戶反應(yīng)速度等因素，因此，將Tmin值定位為6s，以處理這些異常頁(yè)面。

2.4 3種興趣度的結(jié)合

在計(jì)算用戶興趣度時(shí)，首先判斷InterestActive（w）的取值，若InterestActive（w）＝1，則置Interest（w）＝1，即單前頁(yè)面w具有最高興趣度。

若InterestActive（w）＝0，為得到更合理的頁(yè)面興趣度，綜合考慮用戶頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù)和訪問(wèn)速度下的用戶興趣度取值，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二者的融合。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、輸出層和若干隱含層構(gòu)成。隱含層的數(shù)量可以為1層或多層，隱含層層數(shù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，所需要的訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)。通常情況下，三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即可滿足應(yīng)用要求，本文選擇三層為網(wǎng)絡(luò)層的層數(shù)。

首先將用戶瀏覽動(dòng)作、用戶頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù)和訪問(wèn)速度這3類瀏覽行為下的用戶興趣度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)為融合后的最終用戶興趣度。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層包含2個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層包含1各節(jié)點(diǎn)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6個(gè)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。利用Matlab軟件中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，合理選擇訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最終利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行用戶興趣度的數(shù)據(jù)融合。

3 訓(xùn)練樣本選取與實(shí)驗(yàn)分析

為了實(shí)現(xiàn)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行興趣度融合，需要大量的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。為了驗(yàn)證本文興趣度算法的合理性，同樣需要大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在具體實(shí)驗(yàn)中，為了獲得原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利取在IE瀏覽器內(nèi)嵌入瀏覽器幫助程序?qū)ο螅˙HO）與Windows鉤子函數(shù)捕獲網(wǎng)頁(yè)及用戶瀏覽行為。BHO能夠在瀏覽器打開(kāi)的同時(shí)自動(dòng)加載，主要負(fù)責(zé)掛接鉤子函數(shù)并捕獲網(wǎng)頁(yè)的打開(kāi)、關(guān)閉、文檔開(kāi)始下載以及文檔下載完成、URL改變、狀態(tài)變化等內(nèi)容，鉤子函數(shù)主要負(fù)責(zé)準(zhǔn)確捕獲如：瀏覽時(shí)間、菜單命令、鼠標(biāo)動(dòng)作、鍵盤操作、頁(yè)面滾動(dòng)等的用戶的有效瀏覽動(dòng)作［15－16］。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通過(guò)采集、清洗特定用戶群在1個(gè)月內(nèi)瀏覽http：//www.qq.com網(wǎng)站中300余張網(wǎng)頁(yè)的瀏覽日志，通過(guò) Web日志挖掘獲得原始瀏覽行為數(shù)據(jù)3183條，對(duì)這些瀏覽行為分別計(jì)算基于瀏覽動(dòng)作、基于瀏覽次數(shù)與基于瀏覽速度下的用戶興趣度，將獲得的結(jié)果數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

在原始記錄數(shù)據(jù)中選擇不同主題下具有代表性的頁(yè)面100張，再次通過(guò)Web日志挖掘?qū)@100張網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行瀏覽行為數(shù)據(jù)采集，計(jì)算基于瀏覽動(dòng)作、基于瀏覽次數(shù)與基于瀏覽速度下的興趣度，并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行興趣度融合，得到網(wǎng)頁(yè)最終的興趣度。同時(shí)通過(guò)對(duì)特定用戶群進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查，讓用戶自己評(píng)價(jià)對(duì)網(wǎng)頁(yè)的興趣度，將用戶主觀的評(píng)價(jià)結(jié)果與根據(jù)計(jì)算得到的網(wǎng)頁(yè)興趣度進(jìn)行比較，表1描述了部分典型數(shù)據(jù)的比較結(jié)果。

表1 用戶興趣度計(jì)算與用戶自評(píng)的比較示例

4 結(jié)束語(yǔ)

用戶的瀏覽行為從一定程度上可以反映用戶的實(shí)際興趣，針對(duì)用戶瀏覽行為及用戶興趣之間的關(guān)系，把能反映用戶興趣的典型瀏覽行為歸納為頁(yè)面瀏覽動(dòng)作、頁(yè)面瀏覽次數(shù)、頁(yè)面瀏覽時(shí)間3類行為。針對(duì)這3類瀏覽行為下的用戶興趣度分別進(jìn)行計(jì)算，并且在分析基于網(wǎng)頁(yè)駐留時(shí)間和瀏覽次數(shù)計(jì)算網(wǎng)頁(yè)興趣度的算法的基礎(chǔ)上，考慮網(wǎng)頁(yè)大小、用戶反應(yīng)速度、網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲等影響因素，使用基于瀏覽速度計(jì)算網(wǎng)頁(yè)興趣度的算法計(jì)算用戶興趣度。

在分別計(jì)算出不同類型瀏覽行為下的用戶興趣度后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行興趣度的融合，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的計(jì)算，驗(yàn)證了所采用算法的有效性及合理性，也為下一步用戶興趣模型的建立打下了基礎(chǔ)。

［1］SHAO Zhifeng.A research on user profile model based on Chinese library classification ［J］.Computer Applications and Software，2007，24 （8）：86－88 （in Chinese）. ［邵志峰.基于中圖分類法的用戶興趣模型研究 ［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2007，24 （8）：86－88.］

［2］ZHOU Xiaolan.Web data mining user interest model design［J］.Journal of Xiangtan Normal University （Natural Science Edition），2009，31 （2）：55－58 （in Chinese）.［周曉蘭.Web數(shù)據(jù)挖掘中用戶興趣模型設(shè)計(jì) ［J］.湘潭師范學(xué)院學(xué)報(bào) （自然科學(xué)版），2009，31 （2）：55－58.］

［3］Georgakis A，Li H.User behavior modeling and content based speculative Web page prefetching ［J］.Data ＆ Knowledge Engineering，2006，59 （3）：770－788.

［4］WANG Jimin，PENG Bo.User behavior analysis for a largescale search engine ［J］.Journal of Intelligence，2006，25（2）：154－162 （in Chinese）.［王繼民，彭波.搜索引擎用戶點(diǎn)擊行為分析 ［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，2006，25 （2）：154－162.］

［5］XU Bo，ZHANG Jiekui，ZHOU Jun.A user interest model based on the analysis of user behaviors ［J］.Journal of Intelligence，2009，18 （5）：166－169 （in Chinese）. ［許波，張結(jié)魁，周軍.基于行為分析的用戶興趣建模 ［J］.情報(bào)學(xué)報(bào)，2009，18 （5）：166－169.］

［6］YIN Chun－h(huán)ui，DENG Wei.Extracting user interests based on analysis of user behaviors ［J］.Computer Technology and Development，2008，18 （5）：37－39 （in Chinese）.［尹春暉，鄧偉.基于用戶瀏覽行為分析的用戶興趣獲取 ［J］.計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2008，18 （5）：37－39.］

［7］LU Jia.Web user access patterns clustering based on interest degree［J］.Computer Engineering and Design，2007，28 （10）：2403－2407（in Chinese）.［呂佳.基于興趣度的Web用戶訪問(wèn)模式分析 ［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2007，28 （10）：2403－2407.］

［8］DAI Ge.Research and realization of key technologies of Web information system ［D］.Changsha：Central South University，2008（in Chinese）.［戴戈.網(wǎng)絡(luò)信息提取系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn) ［D］.長(zhǎng)沙：中南大學(xué)，2008.］

［9］SHAN Rong.New user’s interest model updated based on browsing behaviors［J］.Electronic Design Engineering，2010，18 （4）：61－62（in Chinese）.［單蓉.一種基于用戶瀏覽行為更新的興趣模型［J］.電子設(shè)計(jì)工程，2010，18 （4）：61－62.］

［10］YIN Chun－h(huán)ui.Research and implementation on user interests modeling for personalized information retrieval ［D］.Suzhou：Suzhou University，2008 （in Chinese）. ［尹春暉.面向個(gè)性化信息檢索的用戶建模研究與實(shí)現(xiàn) ［D］.蘇州：蘇州大學(xué)，2008.］

［11］ZHU Zheng－yu，ZHOU Zhi，LUO Ying，et al.Extraction of user－interested web page based on the browsing action quantitative analysis ［J］.Journal of Chongqing Institute of Technology （Natural Science），2009，23 （7）：79－84 （in Chinese）.［朱征宇，周智，羅穎，等.基于瀏覽行為量化分析的興趣網(wǎng)頁(yè)提取 ［J］.重慶工學(xué)院學(xué)報(bào) （自然科學(xué)），2009，23 （7）：79－84.］

［12］ZENG Li－fang，ZHU Zheng－yu，CHEN Ye.The calculation of user interest based on web logs and Web page feature contents ［J］.Microprocessors，2010，31 （4）：86－90 （in Chinese）.［曾麗芳，朱征宇，陳燁.基于Web日志和網(wǎng)頁(yè)特征內(nèi)容的用戶興趣度計(jì)算 ［J］.微處理機(jī)，2010，31 （4）：86－90.］

［13］ZHANG Chuan－fu.Research on user interest based on behavior ［D］.Beijing：Beijing University of Posts and Telecommunications，2008 （in Chinese）. ［張傳福.基于行為的用戶興趣研究 ［D］.北京：北京郵電大學(xué)，2008.］

［14］LI Youjun.Users’Web browsing behaviors pattern mining and its application in the online teaching system ［D］.Beijing：North China University of Technology，2009 （in Chinese）.［李幼軍.用戶行為模式發(fā)掘及其在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用［D］.北京：北方工業(yè)大學(xué)，2009.］

［15］ZHOU Zhi.The analysis of user interest Webpage based on quantitative calculation of browsing behavior ［D ］.Chongqing：Chongqing University，2009 （in Chinese）. ［周智.基于瀏覽行為量化計(jì)算的用戶興趣網(wǎng)頁(yè)分析 ［D］.重慶：重慶大學(xué)，2009.］

［16］CHEN Yu’e.Study and design of user model in personalized service ［D］.Qingdao：Shandong University of Scienceand Technology，2007 （in Chinese）. ［陳玉娥.個(gè)性化服務(wù)中用戶模型的研究與設(shè)計(jì) ［D］.青島：山東科技大學(xué)，2007.］