[摘 要]由于网站的结构设计，对特定用户而言信息获取的代价与所经过的浏览路径长度成正比，这些位于路径中间的不必要的文档就无疑增加了用户获取信息的代价。本文利用web挖掘的方法和技术对用户所访问的页面序列进行挖掘，构建路径优化的模型，实现对当前站点排序方式的优化，从而最大限度地优化用户访问体验，提高当前站点信息获取的整体效率。
[关键词]站点路径优化；web挖掘；访问序列

传统的web网站以系统自身为中心，为了容纳大量的信息，以图结构组织网站，页面之间存在着比较复杂的层次关系。这些预先设计好的浏览路径(网站的结构)严格按照设计者编辑好的层次返回页面，因此，为了获取特定的信息，从同一页面出发的所有用户都不得不重复地经过很多与自己毫无关系的、不希望看到的中间链接页面，使得用户为了获取少量的信息付出较大的代价^[1]。如果在确保网页内容的前提下，实现网站物理结构的调整和再组织，就可以避免混乱。站点路径优化实际上就是站点管理者优化其站点结构，它的出现就是为了提高用户的访问效率以及用户对站点的忠诚度。

1 站点个性化与路径优化
web站点结构设计好坏的衡量标准之一是用户为获取所需信息所付出的平均代价，而这种代价则可以理解为所经过的超链数目和选择这些超链的困难程度的函数。用户的浏览路径优化就是在尽量不破坏web系统原有结构，即不删除系统原有文档和超链的前提下，通过增加新的超链或文档来减少用户获取信息所需付出的平均代价^[2]。lOCaLhosT
所谓站点个性化实质上就是为站点用户提供个性化的站点访问体验。对于一般站点而言，站点管理者进行路径优化的直接目的就是提高用户点击行为的效用度，最终目的是提高用户满意度与忠诚度。站点路径的优化实际上就是优化站点结构，消除站点实际安排与用户期望之间差异的过程，它为站点个性化提供了一种思路，即用户一系列的浏览行为所遍及的页面序列就是用户针对目标页面的寻找过程，此时站点设计可以考虑调整网站的结构、在频繁访问路径处添加指向目标页面的链接，或者是将常见浏览路径加入缓存，如图1所示。

图1 网状结构中的路径优化

网站的频繁浏览路径体现了特定的用户在特定时期内的活动规律，是站点路径优化的依据。它包括两个方面的内容：首先是个体用户在其浏览历史区域中多次重复出现的浏览路径，另一方面即用户群体在一定时期中浏览历史区域内出现的浏览重复行为，即浏览模式。
个体用户的一条浏览路径对应于用户的一段信息探求过程。根据个体用户的重复浏览路径，就可以形成用户兴趣视图，并依据用户兴趣视图完成个性化推荐，为用户提供定制的访问体验。而用户群体在较长时期内稳定的行为模式则为网站结构的改进和路径的优化提供了参考依据。如果在一定时期内大多数用户都表现出访问路径的相似性，此时web站点就要做相应的访问路径优化。
前者可以为用户提供“一对一”的具备自适应性的在线动态智能个性化服务，这种智能个性化服务可大大缩短用户在网络上的访问延迟，使得提供给用户的网络信息服务质量得到最大限度的提高。后者则通过离线修改实施改进，用以优化用户浏览体验，提高当前站点信息获取的整体效率，同时提高用户满意度和忠诚度。2 基于web挖掘的路径优化模型
web挖掘从数据挖掘发展而来，但web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处。首先，web挖掘的对象是大量、不同和分散型的web文件；其次，web文件本身是半结构化或无结构的，因此web挖掘所得到的模式可能是关于内容的，也可能是关于结构的；最后，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可以用也需要建立在对web文件进行预先处理的基础之上^[3]。
2.1 访问序列挖掘实现过程的理论分析
为了跟踪用户以往浏览的网页，对网页访问数据进行挖掘，web挖掘技术以web日志为数据源。因为每当用户在点击链接向站点发出页面浏览请求时，该用户的ip地址、浏览日期和时间、浏览页面url及引用页面等信息会被记录在web日志中，用户浏览点击页面就按照时间顺序以页面url序列的形式隐藏在web日志中^[4]。用户访问序列挖掘即通过对web日志进行系统的分析和预处理，将用户以往的浏览序列从日志中提取及表示出来，并采用各种web挖掘方法和算法从不同的角度获得各类用户可能的网页浏览顺序，探索总结出用户浏览网页的规则和模式。在获得用户浏览规律之后，通过模式分析识别用户需求的链接，确定用户浏览行为的目标就可以提高用户浏览的总体性能，帮助改进网页的设计和网站的链接结构，同时确定可以用于缓存的浏览网页信息^[5]。
从服务器的角度分析，挖掘发现的是提供服务的网站的信息，挖掘结果可以帮助改善网站的设计。从用户的点击序列分析，可以发现一个(或者一组)用户的信息，可帮助实现网页的预存取和缓存^[6]。
2.2 站点路径优化的模型构建
以web日志为数据源进行的站点路径优化的挖掘模型，采用了数据挖掘及web日志挖掘的相关技术和算法获取用户浏览规则与模式，为网络结构优化、站点重构提供参考及个性化服务推荐设计提供了依据。据此站点路径优化的模型可分为数据预处理和站点路径优化实现两个部分，站点路径优化部分可从两个方面来考虑^[7]：一是通过对web日志的挖掘，发现用户的期望位置。如果在期望位置的访问频率高于实际位置的访问频率，可考虑在期望位置和实际位置之间建立导航链接，从而实现对web站点的

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