今天看了几篇用户偏爱路径挖掘方面的论文，虽然很有收获，但是头也大了，非常的悲剧。。。。
其中的一篇论文的思路是先建立路径选择矩阵和页面浏览兴趣矩阵，然后对这两个矩阵进行综合兴趣度计算，然后设定阀值，过滤后得到浏览兴趣子路径，再合并子路径，最后得到用户浏览兴趣路径集合。方法看起来很容易懂，不是很复杂。看完这篇论文后，得到的启发就是建立一种新的用户偏爱路径挖掘，或者可以对这篇论文中的页面兴趣度进行重新建模，感觉这篇论文中的页面兴趣度的计算比较粗糙，他的思路大致是如下所述：先定义页面中常见的几种操作，如click,add,comment,scroll,maximum,minimize,页面停留时间，然后定义这几种操作对应的兴趣值，再统计某个页面中有哪些预定义的操作，从而根据上面预定义的兴趣值得到该页面的兴趣值。从上面的描述可以看到这个算法比较粗糙，只是简单的定义了几种操作的兴趣值，然后进行计算得到了，所以一种新的思路就是改进本论文中的兴趣值的计算方法。
最近一段时间一定要多专注与这个的调研和思考。。。
