基于Web日志挖掘和相关性度量的电子商务推荐系统

• 作者: 郑翔 马勇 鲜敏 黎远松
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Web日志挖掘 推荐系统 相关性度量 电子商务
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 91-95
• 页数: 5页
• 字数: 4152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005341

摘要

基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统.首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据.然后,对日志进行分析,提取出特征序列.再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性.最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表.实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎远松	四川理工学院计算机学院	40	95	6.0	8.0
2	马勇	四川工程职业技术学院电气信息工程系	15	38	4.0	6.0
3	鲜敏	四川工程职业技术学院电气信息工程系	24	17	2.0	3.0
4	郑翔	四川工程职业技术学院电气信息工程系	14	18	2.0	4.0