基于模糊模拟的加权偏爱浏览模式的挖掘

摘要

每个网页由不同的专家给出语义上的重要性评估,这些语义评估再被刻画成相应的模糊语言变量,通过模糊模拟的方法,这些模糊语言变量被转化成表示网页重要性的权重.此外,简单地认为用户的访问频度反映了用户的访问兴趣是不准确的,因此在提出的加权支持度和偏爱度概念的基础上,从建立的包含了所有用户浏览信息的FLaAT(Frequent Link and Access Tree)上,挖掘用户偏爱的加权浏览模式.试验证明该算法是行之有效的.