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用户网页浏览兴趣模型建模方法的研究

一、引言

（一）研究背景与意义

在当今数字化时代，互联网已然成为人们获取信息、交流互动以及开展各类活动的关键平台。随着互联网技术的迅猛发展，网络用户数量呈爆发式增长，截至2024年6月，全球互联网用户数量已突破50亿大关，中国互联网用户规模也达到了10.79亿。用户在网页浏览过程中产生的行为数据规模也随之急剧膨胀，这些数据呈现出海量、高速和动态等显著特性。例如，大型电商平台淘宝每天的用户浏览页面次数可达数十亿次，社交平台微信的日活用户浏览动态、文章等行为数据更是难以计数。

在这一背景下，构建精准的用户网页浏览兴趣模型显得尤为重要，它已成为提升个性化推荐、广告精准投放以及用户体验的核心技术。在个性化推荐方面，像亚马逊通过对用户网页浏览兴趣模型的深入分析，为用户精准推荐商品，其35%的销售额都得益于个性化推荐系统；在广告精准投放领域，谷歌利用用户兴趣模型，实现了广告的高精准触达，有效提升了广告主的投资回报率；而良好的用户体验方面，抖音依据用户兴趣模型推送符合用户喜好的短视频内容，使用户粘性大幅提高。

然而，当前的相关研究大多聚焦于单一维度的建模，例如仅仅依据用户的浏览历史来构建模型，却缺乏对用户兴趣动态演变及跨场景关联的深度挖掘。这就导致在实际应用中，这些模型难以准确把握用户兴趣的变化趋势，无法为用户提供更为贴合其需求的服务。比如，当用户在旅游网站浏览了度假酒店的信息后，传统模型可能无法及时关联到用户对旅游目的地的美食、景点等相关兴趣，在后续推荐中就难以提供全面的旅游相关内容。因此，迫切需要提出一种更为高效的建模方法，以满足复杂多变的场景需求，这对于推动互联网行业的发展、提升用户服务质量具有重要的现实意义。

（二）研究目标与核心问题

本研究旨在针对用户浏览行为所呈现出的时序性、上下文关联性和兴趣转移特性，深入探索一种多维度融合的建模框架。具体而言，研究目标包括：提出一种创新的多维度融合建模方法，该方法能够充分整合用户的多种行为数据，如浏览时长、点击频率、停留位置等，从而全面且精准地表征用户的兴趣；设计一种高效的兴趣动态更新算法，确保模型能够实时跟踪用户兴趣的变化，及时调整推荐策略；构建一个具备强大跨平台适应性的用户网页浏览兴趣模型，使其能够在不同类型的网站和应用程序中稳定运行，为用户提供一致且优质的个性化服务。

在研究过程中，需要着力解决以下核心问题：如何有效整合多源异构数据，提升兴趣表征的精度。用户的浏览行为数据来源广泛，包括不同网站、不同设备以及不同时间的记录，这些数据格式各异、结构复杂，如何将它们有机融合，提取出准确反映用户兴趣的特征，是亟待解决的关键问题。怎样优化模型的动态更新机制，提高更新效率。随着用户浏览行为的持续发生，兴趣模型需要不断更新以保持时效性，但传统的更新方法往往计算量大、耗时久，难以满足实时性要求，因此需要设计一种高效的动态更新算法。如何增强模型的跨平台适应性，使其能够在不同的网络环境和应用场景中发挥作用。不同平台的用户行为模式和数据特点存在差异，模型需要具备良好的适应性，才能准确捕捉用户兴趣，为用户提供个性化服务。

二、用户浏览行为数据采集与预处理技术

（一）多源数据采集方法

为了构建全面、准确的用户网页浏览兴趣模型，需要从多个数据源采集用户浏览行为数据。这些数据源包括结构化数据和非结构化数据，不同类型的数据采集方法各有特点。

结构化数据采集

服务器日志采集：服务器日志是记录用户访问网站行为的重要数据源。以解析Apache日志格式为例，通过特定的解析工具和算法，可以从日志中提取出丰富的基础行为数据。用户IP能够帮助我们确定用户的地理位置和网络接入点；访问时间精确记录了用户的操作时刻，为分析用户的时间偏好提供依据；页面点击流则清晰地展示了用户在网站页面之间的跳转路径，反映了用户的浏览顺序和兴趣关注点。然而，原始服务器日志中可能包含大量无效记录，如机器人访问、错误请求等。因此，结合数据清洗技术十分必要，通过设置合理的过滤规则，去除这些无效记录，从而确保原始数据的完整性和可用性，为后续分析提供可靠的数据基础。

数据库与API接口采集：利用JDBC/ODBC技术连接用户数据库，能够便捷地提取用户的注册信息、购买记录、有哪些信誉好的足球投注网站关键词等结构化数据。注册信息包含用户的基本资料，如年龄、性别、职业等，这些信息有助于对用户进行初步的分类和画像；购买记录直接反映了用户的消费行为和兴趣偏好，是构建兴趣模型的关键数据；有哪些信誉好的足球投注网站关键词则直观地体现了用户的即时需求和关注焦点。同时，整合第三方平台API，如社交媒体、评价系统等，可以实现跨源数据融合。社交媒体平台记录了用户的社交关系、兴趣分享等信息，评价系统则包含用户对产品或服务的反馈和评价，将这些数据与网站自身数据