临沂网站建设智能网页推荐系统架构

　　临沂网站建设智能网页推荐系统架构

　　本章研究的网页推荐系统架构,它包括以下三个子系统：1）数据预处理子系统：原始的网站访问日志数据虽然是格式化的，但是仍不能满足数据分析的要求,需要将日志数据预处理；2）数据聚类子系统：根据预处理过的数据,通过聚类技术发现典型的用户集合；3）网页推荐子系统：推测一个用户可能属于什么样的用户集合，然后根据其可能存在的访问偏好对其进行网页推荐。其中只有推荐子系统是在线实时工作的，预处理子系统和聚类子系统都是离线工作。这种设计可以最大限度地减少服务器的压力，并提高系统的执行效率。

　　当一个新用户访问网站的时候，网站服务器跟踪用户会话,记录用户访问路径,然后存储在访问日志中。日志中的数据是按照所有用户访问的时间顺序存放的，不适合于本章期望的以用户为单位的顺序。而且，日志数据也可能由于偶然的原因造成部分缺失，因此必须将日志数据进行处理后才能使用。数据预处理子系统定期从访问日志中抽取数据，然后把预处理过的数据提交给聚类子系统，聚类子系统根据最新的访问数据定期章新执行聚类算法，并将聚类结果保存下来。在线推荐子系统根据当前用户的访问序列，并结合聚类结果情况,判断此用户可能即将访问的网页集合,并反馈给网站服务器。然后，网站服务器再根据用户实际点击的链接,在目标网页上增加可能即将访问的网页链接集合，再反馈给用户供其浏览。以上就是整个推荐系统的执行流程。