一种面向Web站点的个性化推荐算法

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本文中,作者将基于分类方法的个性化推荐算法和基于页面的兴趣度相结合,提出了一种新的个性化推荐算法,该算法能够有效地提高被推荐页面的有效性. 如果应用新算法的时间足够长以后,再应用旧算法就会发现两者在效果上基本是相同的,这是因为新算法的应用,使得用户的访问方式发生了变化,根据历史数据,新算法会推荐对用户最有用的页面,而这些页面经过一段时间以后就会变成用户经常访问的页面,旧算法所推荐的正是用户经常性访问的页面,因此有理由相信两者在这种情况下命中率会趋于相同。由于用户真正感兴趣的是页面的内容,本文将页面兴趣度考虑进来,在一定程度上提高了推荐系统的准确性。
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