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基于用户浏览路径的Web用户聚类研究的中期报告

摘要：

对用户进行聚类是Web个性化推荐等应用的基础，因此对于其研究

具有重要的理论和实际意义。本研究基于用户浏览路径进行聚类，并在

此基础上进行深入分析和探讨。目前，本研究已完成数据的收集和预处

理，并初步针对不同聚类算法进行实验与分析。在后续工作中，我们将

优化算法，进一步对聚类结果进行评估，并探讨可能的实际应用。

关键词：Web用户聚类、浏览路径、聚类算法

1.研究背景与意义

Web个性化推荐是近年来信息技术领域中的热门研究之一。其核心

是通过分析用户信息以及其历史行为，为用户提供个性化的服务。在实

现个性化推荐的过程中，用户聚类是必不可少的一步。因为聚类可以将

相似的用户归为一类，为后续个性化推荐提供基础。目前，Web用户聚

类研究已经成为信息检索、电子商务、社交网络等领域中的研究热点。

在已有的聚类研究中，基于用户浏览路径进行聚类是一种比较常见

的方法。用户浏览路径是指用户在Web上逐个点击过程中所经过的网页

路径。这种方法有其独特的优势，因为用户的点击行为可以反映其兴趣

爱好，人格特征，甚至是其商业意向等信息。因此，基于用户浏览路径

进行聚类可以更好地了解用户的行为特征，并从中挖掘出更多的知识。

2.研究内容和方法

本研究的主要内容是基于用户浏览路径进行聚类，通过分析聚类结

果，了解用户的行为特征，进而为个性化推荐提供依据。我们采用的方

法是：

（1）数据的收集和预处理

本研究收集了一批人群的浏览路径数据，并对这些数据进行了处理。

具体来说，我们将其中的每一个浏览路径划分为若干个网页，然后将每

个网页转换为词向量表示。这样做的目的是将网页的信息转化为计算机

可以处理的数字形式。

（2）实验与分析

本研究使用了三种常见的聚类算法，即K-Means算法、DBSCAN算

法和层次聚类算法，对处理后的数据进行聚类。在实验中，我们通过调

整聚类算法的参数，对每一种方法的聚类效果进行了评估，并分析了其

优缺点。

3.阶段性成果与讨论

目前，本研究已经完成了数据的收集、预处理和初步的实验与分析。

初步的结果表明：三种聚类算法在不同的数据集和参数设定下都能够产

生较好的聚类效果。但是在实际应用中，不同算法的优劣势需要综合考

虑，而且算法的选择还需要具体问题具体分析。此外，我们还发现，在

进行聚类分析时，需要对用户浏览路径进行深入的挖掘和分析，以获得

更好的聚类效果和更大的挖掘价值。

4.后续工作

本研究的后续工作将聚焦于以下几个方面：

（1）算法优化

我们将对聚类算法进行优化，以提高聚类效果及算法的鲁棒性。

（2）聚类效果评估

我们将进一步对聚类结果进行评估，并从多种角度进行分析。

（3）实际应用探讨

我们将探讨可能的实际应用，并进行实验验证。

（4）相关领域研究

我们将继续关注相关领域的研究进展，并进行交流和合作。

5.结语

本研究旨在深入探讨基于用户浏览路径的聚类算法，分析用户的行

为特征，并为Web个性化推荐等应用提供基础。目前，我们已经完成了

数据收集和处理以及聚类算法的实验与分析。在后续的工作中，我们将

进一步优化算法，评估聚类效果，并探讨可能的实际应用。