数据挖掘技术在网页个性化推荐系统中的应用分析（2010年）

站点个性化系统是利用多种WEB挖掘技术构建的，根据用户的访问模式和当前需求提供实时个性化服务。该系统采用事务聚类、关联规则技术等数据挖掘方法分析用户行为，实验表明其性能优异。

基于数据挖掘的入侵检测模型，挺适合搞安全方向的你参考一下。2006 年的文章，虽然年代久了点，但思路还挺有代表性。它讲的是怎么用数据挖掘技术，从一堆系统行为数据里自动找出关键特征，生成检测规则，识别出 DDoS 这种常见攻击。 模型的核心思路，是通过数据挖掘搞定特征提取和模式识别，实现一个自适应入侵检测流程。你不用手动去写规则，系统能自己学。说白了就是偷懒利器，效率高得多，尤其在大规模日志数据时挺好用。 想深入点的可以去看看这几个资源：入侵检测中的数据挖掘流程这篇讲得比较细；还有这个pymfe工具，搞 Python 特征提取还挺顺手；再配上PCA 特征提取代码，组合拳打起来效果更稳。 对了，用

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升

基于大数据的游戏推荐系统，推荐逻辑挺实在的。它不是随便推一堆热门游戏，而是看你平时爱玩什么、点了什么、多久点一次，用改进版的余弦相似度算游戏之间的相似度。你玩 A，它就给你推 B、C——但不是盲推，是有数据支撑的那种。 用户行为数据从采集到存储、清洗再到挖掘，全流程都搭起来了。你要是做过日志或用户画像，应该挺熟悉这些步骤，像抓用户点击路径、活跃时段、留存等信息，都是老套路但有用。 里面用到的改进余弦相似度算法，是重点之一。简单说就是比普通算法多考虑了一些用户行为细节，让推荐更贴合用户口味，像那种“你刚玩完 RPG，下一秒就推荐另一个剧情向”的体验，嗯，还挺丝滑。 这个机制最适合接入手机游戏平台

Web 数据挖掘在数字图书馆个性化服务里的用法还蛮值得一看，尤其是搞前端推荐系统或者用户画像那一块的同学，这篇文章挺有参考价值。里面讲得比较细，从内容、结构到使用挖掘三个层面都有提到，而且还顺带说了下个性化推荐是怎么落地的。比如 Web 日志做用户偏好识别，或者用结构挖掘来优化资源分发逻辑。文末还提了一些挑战，像垃圾信息、数据整合这些，现实开发中也真挺常遇到的。适合搞图书馆系统、教育平台、信息推荐的朋友看一看。

如果你在找一个结合 LinkedIn 技能和 Stack Overflow 趋势技能来推荐 Coursera 课程的项目，嗯，这个推荐应用挺不错的。它会根据用户在 LinkedIn 上的技能数据来给出个性化的课程建议，是如果你有兴趣提升自己的技术栈。项目使用了SpringMVC框架、MongoDB数据库、HTML5前端和Javascript，而且整个系统架构也挺简单易懂的。可以说是一个适合提升技能的工具，既有趣又实用。你如果想进一步了解项目背景或是对技术实现有兴趣，可以查看项目的相关文章。技术栈方面，SpringMVC和MongoDB的结合真的是让系统高效又灵活。CSS3和Javascript

个性化信息检索的资料太多太杂？推荐你一本还蛮系统的参考书——《Personalized Information Retrieval and Access》。内容从基本概念到推荐算法、隐私保护全覆盖，案例也接地气，像 LinkedIn 和 Coursera 的推荐系统都有提到。适合搞推荐系统、做用户建模、或者研究信息检索方向的同学看看，能少走不少弯路。写得不算太枯燥，啃起来还行。尤其是对用户建模和上下文感知这块讲得比较细，挺有启发。

利用网络日志挖掘技术和频繁路径集算法，构建网络用户个性化服务模型，解决网络用户个性化服务问题。

除了一个GUI对象定义的标准属性以外，程序可以定义要控制的数据的特殊属性。程序员可以通过附加属性将任意类型的数据添加到GUI对象中，实现个性化定制。可以存储任意数量的数据。