Web日志中包含了大量的用户浏览信息， 如何有效地从其中挖掘出用户浏览兴趣模式是一个重要的研究课题: 作者在分析目前用户浏览模式挖掘算法存在的问题的基础上， 利用提出的支持@偏爱度的概念， 设计了网站访问矩阵， 并基于这个矩阵提出了用户浏览偏爱路径挖掘算法： 先利用Web日志建立以引用网页URL为行、 浏览网页URL为列、 路径访问频度为元素值的网站访问矩阵: 该矩阵为稀疏矩阵， 将该矩阵用三元组法来进行表示: 然后， 通过对该矩阵进行支持@偏爱度计算得到偏爱子路径: 最后进行合并生成浏览偏爱路径: 实验表明该算法能准确地反映用户浏览兴趣， 而且系统可扩展性较好: 这可以应用于电子商务网站的站点优化和个性化服务等.中山网站优化

目前， 在Interent电子商务中， 如何准确地找出用户浏览兴趣模式， 优化Web站点拓扑结构， 改进商务决策， 是急需解决的难题, 本文在分析几种频繁访问路径挖掘算法的基础上利用支持F偏爱度概念设计了基于网站访问矩阵的用户浏览偏爱路径挖掘算法, 与频繁访问路径相比， 它更能反映出用户的浏览兴趣与意图, 而且算法本身对服务器日志的预处理要求低， 只需要简单的数据清洗! 中山网站优化

实验表明能准确地反映用户浏览兴趣， 而且系统可扩展性也较好! 今后我们准备将用户的浏览偏爱引入时间参考度量，在通过某种选择进入到下一个页面后浏览的时间越长说明用户越有兴趣、 越偏爱于访问， 而浏览时间越短则相反! 另外还考虑在Web日志预处理时加上用户识别， 来发现某类或某个用户的浏览偏爱路径， 进行个性化网站设计!中山网站优化

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