資料介紹
個(gè)性化推薦技術(shù)是電子商務(wù)系統(tǒng)中重要的技術(shù),但對(duì)一般的非商務(wù)型網(wǎng)站如何向用戶(hù)提供推薦服務(wù)成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。Web 日志記錄了用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站的詳細(xì)信息,這為推薦技術(shù)提供了新的研究領(lǐng)域。本文提出了針對(duì)協(xié)同推薦算法的web 日志預(yù)處理全過(guò)程。并對(duì)預(yù)處理過(guò)程的用戶(hù)識(shí)別、會(huì)話識(shí)別、路徑補(bǔ)充、用戶(hù)興趣評(píng)估進(jìn)行了詳細(xì)的探討并提出了自己的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞:web 日志 用戶(hù)識(shí)別 用戶(hù)興趣評(píng)估
隨著互聯(lián)網(wǎng)以驚人的速度增長(zhǎng),網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容變得越來(lái)越復(fù)雜,網(wǎng)上用戶(hù)很難找到他們所需要的東西。如何使網(wǎng)站方便用戶(hù)、使用戶(hù)在較短時(shí)間內(nèi)找到他所需要的資源,成為當(dāng)前網(wǎng)站服務(wù)應(yīng)用重點(diǎn)考慮的問(wèn)題之一。一個(gè)有效的解決辦法是預(yù)測(cè)用戶(hù)未來(lái)的請(qǐng)求,給用戶(hù)提供個(gè)性化推薦服務(wù)。
目前存在著許多個(gè)性化技術(shù),在電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用的比較廣泛,其中比較成功的是協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是針對(duì)注冊(cè)用戶(hù),許多非注冊(cè)用戶(hù)不能得到個(gè)性化服務(wù)。
大部分用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站并不希望進(jìn)行麻煩的注冊(cè),如何使非注冊(cè)用戶(hù)得到個(gè)性化服務(wù)成為人們關(guān)注的一個(gè)新的問(wèn)題。
用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí),用戶(hù)的詳細(xì)瀏覽行為記錄在了Web 服務(wù)器上。本文論述了如何分析利用web 日志,使其能夠成為協(xié)同推薦算法的源數(shù)據(jù),從而為非注冊(cè)用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)。由于web本身的開(kāi)放性、動(dòng)態(tài)性以及HTTP 協(xié)議的不確定性,使得豐富的WEB 日志信息在運(yùn)用到特定的挖掘算法之前必須經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理,才能保證挖掘結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。
關(guān)鍵詞:web 日志 用戶(hù)識(shí)別 用戶(hù)興趣評(píng)估
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目前存在著許多個(gè)性化技術(shù),在電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用的比較廣泛,其中比較成功的是協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)。傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)是針對(duì)注冊(cè)用戶(hù),許多非注冊(cè)用戶(hù)不能得到個(gè)性化服務(wù)。
大部分用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站并不希望進(jìn)行麻煩的注冊(cè),如何使非注冊(cè)用戶(hù)得到個(gè)性化服務(wù)成為人們關(guān)注的一個(gè)新的問(wèn)題。
用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站時(shí),用戶(hù)的詳細(xì)瀏覽行為記錄在了Web 服務(wù)器上。本文論述了如何分析利用web 日志,使其能夠成為協(xié)同推薦算法的源數(shù)據(jù),從而為非注冊(cè)用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)。由于web本身的開(kāi)放性、動(dòng)態(tài)性以及HTTP 協(xié)議的不確定性,使得豐富的WEB 日志信息在運(yùn)用到特定的挖掘算法之前必須經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理,才能保證挖掘結(jié)果的有效性和準(zhǔn)確性。
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