【摘 要】
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基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统.首先,提取用户的
【机 构】
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四川工程职业技术学院电气信息工程系,四川理工学院计算机学院
【基金项目】
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四川省高校重点实验室项目（2014WZY05）, 四川省智慧旅游研究基地规划项目（ZHY15-01）
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基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统.首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据.然后,对日志进行分析,提取出特征序列.再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性.最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表.实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.
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