基于精確序列模式的Web個性化推薦及其應用.pdf

1、隨著Internet的不斷發(fā)展，全球的網(wǎng)站數(shù)量也在急劇增加，隨之增加的頁面數(shù)量更是不可勝數(shù)。因此，信息過載和資源迷失己經(jīng)成為制約人們高效使用Internet信息的瓶頸。信息過載是指用戶面對太多的信息難以及時地消化、吸收；資源迷失是指用戶不知道如何確切地表達對網(wǎng)上資源的需求，也不知道如何準確有效地尋找資源。而個性化推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的興趣偏好主動推薦他所需的資料，它的出現(xiàn)解決了人們尋找信息難的問題。 Web個性化系統(tǒng)的目標是為用

2、戶提供他們想要的或需要的信息，而不必明確詢問用戶的需求。傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的方法是直接收集服務(wù)器日志作為Web使用數(shù)據(jù)，通過分析用戶的行為模式，挖掘出用戶的興趣、偏好，然后將系統(tǒng)認為是與用戶相關(guān)的網(wǎng)頁鏈接向用戶推薦。本文應用新的方法--遠程代理收集Web使用數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)預處理提供了方便，并提出了精確序列模式的方法進行Web頁面推薦，擴展了N-Gram，從而分別提高了網(wǎng)頁推薦的準確率和覆蓋率。并且在推薦系統(tǒng)實時運作的過程當中實時抽取有價值的用戶