基于Web结构分区的协同过滤推荐算法研究

• 作者: 李新友 蒙韧 袁鼎荣 邵延振
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Web数据挖掘 推荐系统 协同过滤 页面分区 个性化信息
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 67-69,73
• 分类号: TP311.5
• 字数: 2819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.06.018

摘要

Intenet的快速增长导致了个性化服务的需求急剧增加.基于页面结构的信息提取与推荐是Web数据挖掘中三大研究领域之一.该研究的关键技术是识别Web页面的组织形式,从中挖掘所需要的个性化页面信息.基于Web数据挖掘的个性化信息推荐系统可以满足互联网未来发展趋势的需要.与传统的以页面为单位的Web信息提取相比,基于页面结构分区的信息推荐更符合实际情况,粒度优势明显.以一组数据为实例阐述了基于Web挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及产生推荐页面分区信息的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒙韧	广西师范大学财务处	8	38	4.0	6.0
2	李新友	广西师范大学计信学院	4	32	2.0	4.0
3	袁鼎荣	广西师范大学计信学院	25	252	8.0	15.0
4	邵延振	广西师范大学计信学院	4	34	3.0	4.0