基于客戶瀏覽行為的個性化推薦系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著制造資源共享網(wǎng)站規(guī)模的擴大，個性化服務(wù)缺乏成為制約資源共享網(wǎng)站發(fā)展的關(guān)鍵問題之一。為了解決這一問題，許多研究提出了基于客戶瀏覽行為的Web數(shù)據(jù)挖掘方法：根據(jù)客戶瀏覽行為模式，了解客戶的興趣愛好，為其提供個性化服務(wù)。
　　本文根據(jù)對 Web數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法和個性化推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾推薦算法的研究，改進了基于聚類的協(xié)同過濾推薦算法：根據(jù)Web使用挖掘技術(shù)，自動獲取客戶對某頁面（或商品）的興趣度，根據(jù)其興趣度不同，將客戶集劃分

2、為不同的聚類，然后根據(jù)每個聚類中客戶對商品的平均評分生成對應的聚類中心，在此基礎(chǔ)上計算目標用戶與聚類中心的相似性，選擇與目標用戶相似性最高的若干個聚類作為查詢空間搜索目標用戶的最近鄰居，從而提供推薦。該算法由聚類生成、虛擬客戶集生成和推薦產(chǎn)生三個主要步驟組成。
　　根據(jù)這一算法，本文設(shè)計了基于客戶瀏覽行為的個性化推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)由離線和在線兩部分模塊組成，離線模塊的主要任務(wù)是完成所有客戶集的分類，在線模塊則是推薦給在線客戶可能感興

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