基于Web挖掘的个性化推荐模型

• 作者: 崔晓红 桑莉君 肖继海
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: Web挖掘 推荐 个性化 聚类 模型
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 80-81,72
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2398字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2782.2011.05.039

摘要

本文提出一种基于Web挖掘的个性化推荐模型,对Web结构数据、内容数据和使用数据进行聚类分析,聚类挖掘结果通过统一的向量空间模式表示,从而为推荐模型提供一致的表示形式.由于集成了上述三种Web挖掘结果,在使用数据比较少或Web站点内容变化比较频繁的情况下,该模型也能提供高质量的个性化推荐服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑莉君	太原理工大学轻纺工程与美术学院	16	3	1.0	1.0
2	肖继海	太原理工大学轻纺工程与美术学院	13	44	4.0	6.0
3	崔晓红	太原理工大学轻纺工程与美术学院	11	35	4.0	5.0