【摘 要】
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自适应实时推荐网站是数据挖掘在WEB日志数据中的一个应用,其目的方便浏览者对网站的访问.随着网站在规模和复杂度上不断增长,WEB日志的挖掘结果在很多领域中都变得至关重要,
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自适应实时推荐网站是数据挖掘在WEB日志数据中的一个应用,其目的方便浏览者对网站的访问.随着网站在规模和复杂度上不断增长,WEB日志的挖掘结果在很多领域中都变得至关重要,如站点设计、商业市场策略和网站个性化等等.而以往的多数研究都是将WEB日志的挖掘结果作为决策支持系统的输入.在该论文中,我们设计了一个自动的自适应实时推荐系统框架SARTS（Self-adaptive real time Recommendation）,为在线浏览者提供可能感兴趣的联接.这个过程是自学习、自适应、不需要浏览者和网站管理人员协作的过程.该论文还设计了一个基于浏览者和自学习推荐引擎ADRE(AutoDidact Recommendation Engine),可以利用浏览者行为,对各个推荐规则的权值进行动态的调整,有效地解决了多推荐规则的权重问题.论文首先介绍了相关领域的研究,在此基础上提出了SARTS框架,继而讲座了相关的算法、实验和完善SARTS需要进一步研究的方向.
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