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针对当前推荐系统研究中存在的问题,提出了一个基于Web日志的Internet协作推荐系统.它在用户浏览兴趣度量时综合考虑了页面访问次数、浏览时间的长度和页面的大小,然后将具有相似用户浏览兴趣的页面进行推荐.算法过程如下:先对Web日志进行预处理后得到用户事务,然后对这些用户事务进行各个页面的浏览兴趣矢量表示,最后通过推荐引擎生成实时推荐.经实验表明,该系统比其他方法推荐的网页点击率高.