УДК 004.55
А. Н. А л ф и м ц е в, В. В. Д е в я т к о в,
С. А. С а к у л и н
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ В ГИПЕРТЕКСТОВЫХ
СЕТЯХ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ
ДЕЙСТВИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И НЕЧЕTКОГО
АГРЕГИРОВАНИЯ
Рассмотрен метод персонализации в гипертекстовых сетях, осно-
ванный на распознавании действий пользователей и нечетком аг-
регировании. Достоинствами метода являются возможность ис-
пользования двух типов нечеткого интеграла без необходимости
экспертного задания нечетких мер, а также охват всех этапов
персонализации, начиная с агрегирования параметров запроса оди-
ночного пользователя и заканчивая агрегированием индивидуальных
профилей пользователей в единый параметр группы пользователей.
E-mail:
;
Ключевые слова
:
персонализация в Веб, нечеткое агрегирование, нечет-
кий интеграл Шоке, нечеткий интеграл Сугено, нечеткая мера.
История гипертекстовых сетей (Веб) в некотором смысле началась
с эссе Ванневара Буша “As We May Think” (Как мы можем думать),
опубликованного им в 1945 г. в журнале “Atlantic Monthly” [1]. В этом
эссе Буш описывал гипотетическую машину “Мемекс”, работающую
на основе принципов гипертекста.
В настоящее время Веб находится в стадии экспоненциального
роста, и это явление превратилось в нечто большее, чем просто ги-
пертекст. Веб стал приобретать элементы интеллектуальности. Одним
из таких элементов является адаптация под конкретного пользователя
или персонализация. Например, поисковая машина Google поддержи-
вает персонализацию поиска на основе истории запросов конкретного
пользователя [2]. Торговля и реклама в Веб также становятся все более
индивидуальными, направленными непосредственно на каждого от-
дельного пользователя (покупателя) [3]. Персональный подход в обла-
сти безопасности позволит интернет-провайдерам или владельцам ре-
сурсов в Веб договариваться со своими клиентами о приемлемой в
каждом отдельном случае политике безопасности [4]. Разработчики
интерфейсов также начали принимать во внимание индивидуальные
особенности пользователей путем построения персональной модели,
основанной на возможностях индивидуума [5].
На сегодняшний день основными методами, применяемыми в це-
лях персонализации Веб, являются различные методы извлечения дан-
ных, которые используют алгоритмы кластеризации. Кластеризация
широко используется в таких областях, как машинное обучение, по-
иск информации и т.д. В соответствии с данными работы [6], проблема
102 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012. № 3
