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中文摘要：
本项目从网络消费者行为学的角度深入研究了个人兴趣、偏好、已有信息等对信息需求、信息搜索过程的影响，给出了因素变量的操作性定义及度量，建立了网络消费者信息需求模型，在此基础上研究了基于群体智能、粗糙集理论的面向不同信息源的具有个性化和动态适应性的多策略导航路径推荐、优化及基于证据理论、神经网络的导航信息融合，提出了基于ACO的Web用户访问模式挖掘算法、挖掘Web访问模式的可变多阶Markov链模型、基于关联分类的独立证据获取方法以及基于神经网络与Dempster合成规则的协同过滤推荐方法；并通过仿真实验和实证研究验证了模型的准确性、方法的有效性。本项目的研究对开拓新的网站导航理论和方法，改进网站导航模式，提高导航的有效性、动态适应性和可解释性，推进电子商务的发展具有重要的理论和实际意义。研究期内先后在《Decision Support Systems》等国内外期刊和学术会议上共发表论文38篇，其中被SCI收录3篇，EI收录12篇；待出版专著1部，获教育部自然科学奖一等奖1项；承办了1次全国性学术会议，参加了9人次境内、2次境外的学术会议；支持了5名博士生和10名硕士生的学位论文。
结论摘要：
英文主题词model of user's information requirements; web navigation; data mining; swarm intelligence; information fusion
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