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摘要:
随着Internet的基础结构不断扩大和其所含信息的持续增长,Internet用户越来越感觉容易在WWW服务中"资源迷向".提高用户访问效率的方法有页面预取技术,站点动态重构技术和web个性化推荐技术等.现有的大多数web个性化推荐技术主要是基于用户使用记录的数据挖掘方法,没有或很少考虑结合页面内容-这才是用户真正感兴趣的.该文提出一种结合用户使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务,该推荐服务根据频繁最大前向访问路径,提出含有导航页和内容页的频繁访问路径图概念,根据滑动窗口内的最近用户访问页面内容和候选推荐集中页面内容相关性,来向用户提供个性化推荐服务.经推荐质量分析,这种方法具有较好的推荐优化能力.
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文献信息
篇名 结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 web个性推荐 web使用挖掘 web内容挖掘
年,卷(期) 2005,(18) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 162-165
页数 4页 分类号 TP393
字数 4731字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.18.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 印鉴 中山大学计算机系 117 2906 26.0 51.0
2 戴东波 中山大学计算机系 4 29 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
web个性推荐
web使用挖掘
web内容挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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