個性化推薦技術(shù)是電子商務(wù)系統(tǒng)中重要的技術(shù)，但對一般的非商務(wù)型網(wǎng)站如何向用戶提供推薦服務(wù)成為當(dāng)前研究的熱點。Web 日志記錄了用戶訪問網(wǎng)站的詳細信息，這為推薦技術(shù)提供了新的研究領(lǐng)域。本文提出了針對協(xié)同推薦算法的web 日志預(yù)處理全過程。并對預(yù)處理過程的用戶識別、會話識別、路徑補充、用戶興趣評估進行了詳細的探討并提出了自己的見解。
關(guān)鍵詞：web 日志 用戶識別 用戶興趣評估
隨著互聯(lián)網(wǎng)以驚人的速度增長，網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容變得越來越復(fù)雜，網(wǎng)上用戶很難找到他們所需要的東西。如何使網(wǎng)站方便用戶、使用戶在較短時間內(nèi)找到他所需要的資源，成為當(dāng)前網(wǎng)站服務(wù)應(yīng)用重點考慮的問題之一。一個有效的解決辦法是預(yù)測用戶未來的請求，給用戶提供個性化推薦服務(wù)。
目前存在著許多個性化技術(shù)，在電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用的比較廣泛，其中比較成功的是協(xié)同過濾推薦技術(shù)。傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦技術(shù)是針對注冊用戶，許多非注冊用戶不能得到個性化服務(wù)。
大部分用戶訪問網(wǎng)站并不希望進行麻煩的注冊，如何使非注冊用戶得到個性化服務(wù)成為人們關(guān)注的一個新的問題。
用戶訪問網(wǎng)站時，用戶的詳細瀏覽行為記錄在了Web 服務(wù)器上。本文論述了如何分析利用web 日志，使其能夠成為協(xié)同推薦算法的源數(shù)據(jù)，從而為非注冊用戶提供個性化服務(wù)。由于web本身的開放性、動態(tài)性以及HTTP 協(xié)議的不確定性，使得豐富的WEB 日志信息在運用到特定的挖掘算法之前必須經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，才能保證挖掘結(jié)果的有效性和準確性。