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文檔簡介
1、隨著數(shù)字電視的普及和VOD系統(tǒng)的發(fā)展,人們可以通過有線電視網(wǎng)絡在浩瀚的影視海洋里漫游。然而,由于影視資源的爆炸式增長,很多用戶經(jīng)常會“迷失”其中,他們往往找不到自己真正喜歡的影片而苦惱。因此,根據(jù)用戶的特殊需求提供更好的Web個性化內(nèi)容推薦就是我們面臨的一個難題。Web個性化內(nèi)容推薦的目的是當用戶在瀏覽VOD網(wǎng)站時能根據(jù)其特殊需求,實時準確地推薦他可能感興趣的相關影片,這也是提高交互系統(tǒng)服務質(zhì)量和訪問頻率的一種重要手段。
2、本文首先闡述了Web挖掘的基本原理,接著對個性化內(nèi)容推薦技術的概念,分類和研究現(xiàn)狀等進入了深入探討,然后分析了有線電視網(wǎng)絡VOD系統(tǒng)的Web挖掘技術與基于互聯(lián)網(wǎng)的Web挖掘技術的異同之處,并對典型的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行了分析和探討,在此基礎上提出了一種新的應用于Web個性化內(nèi)容推薦的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。本文重點討論了其中的幾項關鍵技術:Web挖掘、個性化內(nèi)容推薦技術以及利用挖掘的關聯(lián)規(guī)則實現(xiàn)個性化推薦系統(tǒng)。分析了Apriori算法的思想,
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