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网站优化算法之蚁群算法

            一种基于蚁群算法的网站优化算法,通过统计Web日志中的相关数据项,计算得到任意结点间的转移概率,并利用该转移概率实现网站的优化,实验表明该算法是切实可行的.由于尽量保全了网站的原始结构,所以它主要应用于原架构设计较为合理,层次关系正确,仅小部分不太理想的网站,尤其适用于网站日常运行中更新与维护.当然该算法也有一定的局限性,对于架构设计严重不合理的网站优化效果并不理想,有待进一步的改进.
    

、蚁群算法的基本原理

      在自然界中,蚂蚁在觅食过程中总能发现食物与蚁巢之间的最短距离.生态学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁在寻找食物的过程中会分泌一种化学物质,称之为外激素,其他蚂蚁能够在运动过程中感知该物质,并通过外激素浓度的变化来指导其运动方向,路径上的外激素浓度越大,蚂蚁选择该路径的概率就越大.蚁群算法原理如图1所示,蚂蚁觅食时,从蚁巢A出发,可沿AC或ABC到达食物c.设各蚂蚁在找到食物后沿原路返回,一开始,各条路径上都没有外激素,蚂蚁以等概率选择路径AC或ABC.假设2个蚂蚁a、b分别沿路径AC和ABC前进,当蚂蚁a沿AC找到食物返回到蚁巢时,由于ABC路径较长,蚂蚁b才回到D点,此时AD段仅留下1次外激素,而AC段有2次外激素,从蚁巢出来的蚂蚁选择AC段的概率就会增大,随着时间的推移,越来越多的蚂蚁通过AC,外激素浓度就越大,由于外激素具有挥发性,ABC段的外激素浓度逐渐趋向于零,最后几乎全部的蚂蚁都沿着一条路径行走,而这条路径就是一条最佳路径.
     蚁群算法的基本模型可描述为:初始时刻,各条路径上的外激素浓度相等,蚂蚁在运动过程中,根据各条路径上的外激素浓度决定其转移方向.

二、基于蚁群算法原理的用户支持度分析

 2 . 1   We b 模 型 和 We b日志

     一个网站通过一组超链接来建立应用,因此Web模型可以用一个图G=(,E)来表示,其中:表示Web页面的集合;E表示Web页面之间的超链接的集合.Web模型如图2所示.图2一个简单的Web模型Fig.2AsimpleWebmodel所谓Web日志J,是指在服务器上有关Web访问的各种日志文件,包括访问日志、引用日志、代理日志、错误日志等文件.这些文件里包含了大量的用户访问信息,如用户的IP地址、所访问的URL、访问的时间和日期、访问方法(GET或POST)、访问结果(成功、失败、错误)、访问的信息大小等.

2.2Web日志统计分析

     统计分析技术是最常用的从Web日志中提取信息的方法.通过分析服务器日志文件,可以开展多种对访问数据的分析,如用户浏览路径、访问兴趣度等.现在市面上许多web跟踪分析工具如:access—watch、Webtrendsloganalyzer可以定期报告一些统计分析结果,如最频繁访问页面、页面的平均浏览时间和浏览某站点的路径平均长度等.统计分析结果对提高系统性能、辅助网站设计和优化网站结构等方面有着重要的作用.本文主要用到了Web日志所记录的用户点击页面的次数、页面停留时间等重要数据,这些数据主要通过Web日志的统计分析得到.

2 . 3 用户 支持 度分 析

     记用户访问结点i和之间路径的次数为8一般认为,用户访问次数越多,用户对该站点的兴趣度就越高.但是,从实际来看,因为Web站点的路径结构是由网站开发人员预先设计,对于有些网页,并不是由于它们的内容而是它们所处的位置而被访问到的,所以用用户访问路径的次数来表示用户的兴趣显然是不妥的I6J.从Web日志中可以统计得到用户访问页面的访问时间,对于用户不感兴趣但又必经的结点,其访问时间接近于零,而用户感兴趣的结点,访问时间有可能很长.所以当用户访问一个Web站点时,对页面的访问次数和时间显示了用户的兴趣,访问越频繁,访问的时间越长,表示用户越感兴趣!
 

三、We b 站点优化算法

   Web站点优化的目的是使所有用户都可以更方便浏览Web站点,获取所需的信息.考虑到用户访问Web站点的多样性和不可预见性,站点的实际结构不可能是最优的,需要根据实际情况进行动态的调整优化,以寻求更好的设计.一般而言,一个Web架构积累了设计人员的精心设计和辛勤工作,因此在进行各种优化变换时,要尽可能地避免破坏原来的网站结构,所以在进行优化时,只考虑优化那些较长时间内没有用户访问的Web站点和路径.该算法主要分为2个部分,第一部分通过计算得到转移概率;第二部分利用转移概率实现站点优化.Web站点优化算法第一部分:计算转移概率P通过统计Web日志得到各条路径访问次数和各个结点的访问时间进而进行网站优化,得到良好的用户体验!

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