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理解不同种类用户的兴趣偏好，可以便于设计个性化的网站满足用户的需求，改善用户 145 的浏览方式。还可以识别电子商务的潜在客户，增强对用户的网络信息服务的质量和交付， 并改进Web 服务系统的结构和性能。 [参考文献] (References) [1] 王熙照，王丽娟等. Web 用户访问模式挖掘[J]. 河北大学学报（自然科学版），2002，22（4）：405-409. 150 [2] 费鸿晓，覃思明等. 基于访问兴趣的Web 用户聚类方法[J]. 计算机系统应用，2010，19（4）：62-65. [3] 周军，姜元春，林文龙. 基于有向带权图的Web 用户浏览行为模型[J]. 情报理论与实践，2008，31（5）： 795-798. [4] Newman MEJ. Fast algorithm for detecting community structure in networks. Physical Review E, 2004, 69(6): 066133. 155 [5] 胡海波，王科，徐玲等. 基于复杂网络理论的在线社会网络分析[J]. 复杂系统与复杂性科学，2008，5 （2）：1-14. [6] 刘绍海，刘青昆，谢福鼎等. 复杂网络基于局部模块度的社团划分方法. 计算机工程与设计，2009，30 （20）：4708-4714. [7] 徐小磊. 用户浏览模式与页面推荐的研究[D]. 南京：南京理工大学，2007. 学术论文网Tag：代写论文 代写代发论文 论文发表 职称论文发表 |
