基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统

摘要：

针对当前推荐系统中存在的问题,提出一个基于Web日志和缓存数据挖掘的个性化推荐系统.系统依据Web日志挖掘用户兴趣页面时综合考虑了访问次数、浏览时间和页面长度.通过对Web日志和缓存数据挖掘得到的兴趣页面的有效分类,构造不同用户的兴趣模型.系统能依据用户兴趣模型实现内容过滤推荐,同时也能通过比较不同用户的兴趣模型实现协作过滤推荐.经模拟实验测试表明,本文提出的推荐方法是可行并且有效的.

关键词：推荐系统、偏爱度、Web挖掘、Web日志

所属期刊栏目：24

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金M063149;浙江省科技厅资助项目2004C21046

在线出版日期：2005-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：324-328