【摘 要】
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随着Internet的迅速发展,"信息迷航"和"信息过载"已经日益制约人们高效地使用Internet信息.为了解决这一严峻的问题,很多研究者提出了个性化推荐系统的概念,即根据用户的兴趣
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随着Internet的迅速发展,"信息迷航"和"信息过载"已经日益制约人们高效地使用Internet信息.为了解决这一严峻的问题,很多研究者提出了个性化推荐系统的概念,即根据用户的兴趣和特点推荐用户感兴趣的信息.该论文基于前人的工作,讨论了建立基于Web日志挖掘的个性化推荐系统的几个关键问题:1)日志数据的预处理;2)频繁访问路径的发现;3)用户访问事务聚类.在此基础上,提出了构建个性化在线推荐系统(On-LinePersonal Recommendation System,简称OLPR)的结构和设计方案.个性化系统主要包括离线挖掘与在线推荐两个部分.该系统提供的个性化推荐服务可以直接面向于匿名用户.OLPR系统离线挖掘部分首先根据历史日志文件创建用户序列访问事务集,然后对用户序列访问事务集分别应用频繁访问路径发现算法与事务聚类算法得到用户频繁访问事务集和用户访问事务聚类集,在此基础上再应用关联规则发现得到关联规则集合.在线推荐部分比较当前用户的会话并应用关联规则自动产生推荐页面,提供给用户,从而达到个性化推荐的目的.该文详细地介绍了OLPR系统的每一个模块实现的理论基础,并通过实验对提出的推荐算法进行了评估.
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