Abstrakta användare av en webbplats utför vanligtvis sina intresseinriktade åtgärder genom att klicka eller besöka webbsidor, som spåras i åtkomst loggfiler. Klustra webbanvändare åtkomst mönster kan fånga gemensamma användarintressen till en webbplats, och i sin tur bygga användarprofiler för avancerade webbprogram, såsom webb caching och prefetching. De konventionella teknikerna för webbanvändningsbrytning för att samla webbanvändarsessioner kan upptäcka användningsmönster direkt, men kan inte identifiera latenta faktorer eller dolda relationer mellan användarnas navigeringsbeteende. I detta dokument föreslår vi en strategi baserad på en vektorrymdmodell, kallad Random Indexing, för att upptäcka sådana inneboende egenskaper hos webbanvändarnas aktiviteter. De underliggande faktorerna används sedan för att samla enskilda användarnavigeringsmönster och skapa gemensamma användarprofiler. Klustret resultat kommer att användas för att förutsäga och prefetch Web förfrågningar för grupperade användare. Vi visar användbarheten och överlägsenheten av den föreslagna webbanvändare kluster strategi genom experiment på en riktig webbloggfil. Klustrings- och förhämtningsuppgifterna utvärderas i jämförelse med tidigare studier som visar bättre klusterprestanda och högre förhämtningsnoggrannhet.
Referensreferensreferensen föreslog ett tillvägagångssätt baserat på en vektorrymdmodell, kallad Random Indexing, för att upptäcka latenta faktorer eller dolda samband mellan användarnas navigeringsbeteende, och klusterresultaten används för att förutsäga och prefetcha webbförfrågningar för grupperade användare.
Web user clustering and Web prefetching using Random Indexing with weight functions
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}