【摘 要】
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为提高预测用户访问行为的能力,提出一种结合Web日志文件利用遗传算法预测用户模式的模型（PUGA）,形式化地将模式预测任务作为寻找最优的解决办法。在数据预处理以及设计合适的
【基金项目】
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中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金基金项目（CZQ13008）
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为提高预测用户访问行为的能力,提出一种结合Web日志文件利用遗传算法预测用户模式的模型（PUGA）,形式化地将模式预测任务作为寻找最优的解决办法。在数据预处理以及设计合适的适应度函数的基础上,提出一种双交叉多变异自适应遗传算法,保留父辈优秀基因,快速找到最优方法。由于网页序列链接强度高,采用最短到达路径的方法进行数据后处理,利用预测引擎预测访问网页。实验结果表明,该模型能提高搜索用户模式的综合系数,有效地预测用户的下一步网页需求。
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