基于用户行为日志的网站推荐

• 作者: 李书豪 杨盆 蔡杰 谯亚军 郑小坤
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐系统 行为日志 协同过滤
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 231-232
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 字数: 2034字
• 语种: 中文

摘要

随着信息技术和Internet技术的蓬勃发展,网络用户接受信息的模式逐渐从信息匮乏到信息过载,对于网络信息的日新月异,无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战.为此,本文介绍了推荐系统的发展现状,简单分析了热门的推荐算法(协同过滤算法),结合网络用户对有价值信息获取的需求,设计了网站推荐系统,完成了机器学习算法框架Mahout在推荐系统上的实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡杰	贵州大学数学与统计学院	27	93	5.0	8.0
2	郑小坤	贵州大学数学与统计学院	3	3	1.0	1.0
3	李书豪	贵州大学数学与统计学院	3	3	1.0	1.0
4	杨盆	贵州大学数学与统计学院	3	3	1.0	1.0
5	谯亚军	贵州大学数学与统计学院	3	3	1.0	1.0