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(minghuay@bit.edu.cn)摘要:为了降低数据规模,并从行为日志中发现更有推荐价值的访问模式,提出了基于用户兴趣特征的数据预处理方法。该方法过滤不具有推荐价值的、用户因偶然发生的短期兴趣而访问网络的行为记录。实验结果表明该方法能够较好地降低数据规模,过滤掉噪音数据,从而减小代理端日志挖掘的复杂度,提高基于Web使用挖掘(WUM)进行个性化推荐的准确度。