Управление контентом веб-сайта на основе персонализации данных

• Автор: Царев, Анатолий Геннадиевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 120 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Введение в персонализацию данных вебсайта.

1.2. Выделение класса персонифицированных вебсайтов

1.3. Классификация систем персонализации сайтов.

1.4. Выделение концептуальных уровней персонализации

1.5. Объект исследования

1.6. Модель вебсайта.

1.7. Выбор подхода к персонализации данных

1.8. Моделыюльзователя

Выводы по главе.
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ВЕБСАЙТА НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННОГО ПОДХОДА К ФИЛЬТРАЦИИ
2.1. Получение множества ссылок, удовлетворяющих постоянные потребности пользователя
2.1.1. Особенности обработки поисковых профилей.
2.1.2. Требования к алгоритму кластеризации.
2.1.3. Анализ алгоритмов кластеризации
2.1.4. Алгоритм кластеризации СБОРЕ.
2.1.5. Кластеризация поисковых профилей на основе
алгоритма СБОРЕ.
2.1.6. Ранжирование поисковых запросов и
соответствующих ссылок
2.1.7. Обобщенная блоксхема алгоритма персонализации с учетом постоянных потребностей конечного пользователя на основе
кластеризации поисковых профилей.
2.2. Получение множества ссылок, удовлетворяющих текущие потребности пользователя.
2.2.1. Получение множества ссылок, удовлетворяющих текущие потребности пользователя, на основе похожих
поисковых запросов.
2.2.2. Получение множества ссылок, удовлетворяющих текущие потребности пользователя, в случае отсутствия идентичных и похожих
поисковых запросов.
2.2.3. Получение множества ссылок, в случае нескольких
просмотренных страниц
2.2.4. Обобщенная блоксхема алгоритма персонализации с учетом текущих потребностей конечного пользователей на основе
непросмотренных стратшц
2.3. Перспектива развития разработанной модели
персонализации.
Выводы по главе
3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ РЕЛЕВАНТНОСТИ СТРАНИЦ
3.1. Анализ и классификация индикаторов предпочтений.
3.2. Многокритериальная оптимизация в задаче оценивания релевантности просмотренных страниц
3.3. Метод определения релевантности страниц на основе индикатора предпочтений.
3.4. Экспериментальная оценка разработанной модели индикатора
МКОПХЛ.
Выводы по главе.
4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ
4.1. Выбор языков разработки сценариев и системы управления базой данных.
4.2. Особенности функционирования системы персонализации данных всбсайта
4.3. Оценка точности разработанной модели персонализации.
4.4. Перспективы развития системы персонализации данных на основе
8аа8архитектуры.
Выводы по главе.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Предметом исследования диссертационной работы является процесс персонализации данных. Научная новизна. Разработана модель пользователя веб-сайта с учетом его поискового профиля и интерфейсных взаимодействий. Составлены требования к алгоритму кластеризации поисковых и навигационных профилей пользователей. Проведен сравнительный анализ алгоритмов кластеризации под требования кластеризации поисковых и навигационных профилей. В соответствии с результатами проведенного анализа и предъявленными требованиями наиболее подходящим алгоритмом признан алгоритм СЬОРЕ. Выделены ограничения и условия, которые должна учитывать модель персонализации, основанная на анализе поискового трафика. Разработаны модель, метод и алгоритм персонализации, уплывающие постоянные и текущие потребности пользователя, на основе кластеризации поисковых и навигационных профилей. В результате повысилась точность рекомендаций, в том числе в начале сеанса. Разработан метод определения релевантности страниц на основе многокритериальной комплексной оценки поведенческих характеристик пользователей. Разработана архитекгура системы персонализации, реализующая предложенные модель персонализации и метод определения релевантности страниц. Практическая значимость работы. Па базе полученных теоретических результатов разработана система персонализации пользователя - специальное программное обеспечение, итерируемое в веб-сайт с соответствующей программной платформой. Достоверность полученных научных результатов подтверждается корректностью использования математического аппарата, результатами практических применений и положительными результатами их обсуждения на российских и международных научных конференциях. Методы исследования. При выполнении диссертационной работы были использованы методы интеллектуального анализа данных, математической статистики и многокритериальной оптимизации. Реализация и внедрение результатов. Полученные в диссертационной работе результаты внедрены в учебный процесс ГОУ ВПО «МГУЛ», разработанное программное обеспечение интегрировано в веб-сайты таких организаций как ООО «Фирма КРУГ», ООО «Верейский лесокомбинат», ЗАО «Радио гехкомплект», что подтверждается актами и справками об использовании полученных в диссертационной работе научных и практических результатов. Апробация работы. Ежегодная Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава и аспирантов МГУ леса, Мытищи, г. Ежегодная научно-практическая конференция «Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий», Сочи г. XVI Международная студенческая школа-семинар «Новые информационные технологии», Судак, 1. Международная научная конференция «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке» (1Т&Т ЕБ ), г. Фетхие (Турция) . Полученные научные и практические результаты отмечены вторым местом в конкурсе «ГГ-ПРОРЫВ» г. ГГ-реализация», номинация «Интернет-технологии»). Публикации. Автором опубликовано пятнадцать работ по теме диссертации [,-,,], в том числе пять в журналах, входящих в «Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук в редакции года». Список опубликованных рабо т приведен на последних страницах автореферата. Модель персонализации веб-сайта с учетом постоянных и текущих потребностей пользователей на основе кластеризации поисковых и навигационных профилей. Метод определения релевантности страниц на основе многокритериальной комплексной оценки поведенческих характеристик пользователей. Архитектура системы персонализации веб-сайта, реализующая предложенные модель персонализации и метод определения релевантности страниц. При поддержке Фонда содействию развития МП НТС: гранты рег. Ш (г. Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав и заключения. Список литературы включает отечественных и зарубежных источников. Содержит 8 таблиц и рисунка. Объем диссертации -5 страниц, приложение представлено на 5 страницах.