【摘 要】
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随着时代发展各项信息技术水平得以提升,为了满足用户在电商平台能够浏览符合自己个性化需求的产品,本文提出基于Web文本挖掘技术的电商网站个性化推荐这一思路.首先建立基于文本挖掘的推荐模型,对此技术在电商网站中的挖掘服务器日志、提取特征词条,并对特征词条进行聚类分析,最后匹配文档形成个性化推荐结果.并将此思路在实验中进行验证,从3为特征次数逐渐增加比较直至18个,对比精准率与召回率,发现本文该模型较传统TF*IDF模型的计算结果明显优,精准率呈平缓下降趋势,可以很好的解决传统算法中个性化信息推荐滞后这一问题.
【机 构】
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湖北第二师范学院计算机学院,湖北武汉,430205
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随着时代发展各项信息技术水平得以提升,为了满足用户在电商平台能够浏览符合自己个性化需求的产品,本文提出基于Web文本挖掘技术的电商网站个性化推荐这一思路.首先建立基于文本挖掘的推荐模型,对此技术在电商网站中的挖掘服务器日志、提取特征词条,并对特征词条进行聚类分析,最后匹配文档形成个性化推荐结果.并将此思路在实验中进行验证,从3为特征次数逐渐增加比较直至18个,对比精准率与召回率,发现本文该模型较传统TF*IDF模型的计算结果明显优,精准率呈平缓下降趋势,可以很好的解决传统算法中个性化信息推荐滞后这一问题.
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