Dagens webbplatser är invecklade men inte intelligenta; medan webbnavigering är dynamisk och idiosynkratisk, alltför ofta är webbplatser fossiler gjutna i HTML. Som svar undersöker detta papper adaptiva webbplatser: webbplatser som automatiskt förbättrar sin organisation och presentation genom att lära sig av besökaråtkomst mönster. Adaptive Websites mines data begravd i Web server loggar för att producera enklare navigator webbplatser. För att visa genomförbarheten av adaptiva webbplatser, behandlar dokumentet problemet med indexsida syntes och skisserar en lösning som bygger på nya kluster och konceptuella klusterteknik. Våra preliminära experiment visar att högkvalitativa kandidatindexsidor kan genereras automatiskt, och att våra tekniker överträffar befintliga metoder (inklusive Apriori-algoritm, K-means klusterbildning, hierarkisk agglomerativ klusterbildning, och COBWEB) inom detta område.
En partitionering graf-teoretisk metod föreslås för att utveckla adaptiva webbplatser som automatiskt kan förbättra organisation och presentation av personaliseringssystem genom gruvanvändning loggar REF.
Towards adaptive Web sites: Conceptual framework and case study
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}