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摘要:
Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加.该文通过分析个性化挖掘的特点,提出了基于时效性的Web页面个性化推荐模型.该模型的挖掘算法在FP-Tree的存储结构上加入时效价值系数,并进行增量挖掘.通过实验证明,该模型挖掘出来的信息,能够更好地符合用户的真实需求.
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文献信息
篇名 基于时效性的Web页面个性化推荐模型的研究
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 Web挖掘 个性化推荐模型 时效性
年,卷(期) 2006,(13) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 80-81,99
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 2084字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.13.029
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 覃征 清华大学软件学院 74 970 19.0 27.0
2 蒋丽华 清华大学软件学院 4 37 3.0 4.0
3 沈国强 清华大学软件学院 4 77 4.0 4.0
4 沈云斐 清华大学软件学院 4 67 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Web挖掘
个性化推荐模型
时效性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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