面向访问序列模式的页面推荐方法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:greatbear1
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了提高页面推荐质量,给出面向访问序列模式的页面推荐方法。此方法采用Web访问序列模式结果进行推荐,用树形结构存储挖掘得到的Web访问序列模式,在树形结构的基础上进行页面匹配。采用可变活动窗口技术,并引入页面选择关注度和页面平均访问度概念,将页面选择关注度、页面平均访问度与规则的可信度相结合作为页面推荐度进行推荐。实验验证了面向访问序列模式的页面推荐方法的可行性和有效性,此方法可以有效地提高推荐的准确率,并具有较好的综合测度。
其他文献
在Web使用挖掘中,用户浏览模式的聚类结果有助于网站设计者理解Web用户的浏览特点和需要。设计了一种有效的Web浏览模式的聚类方法,网页是否被浏览及网页上的浏览时间反映了
将Godel辑系统中的广义重言式理论进行推广,讨论了一类无限子代数上的广义重言式理论,并利用可达广义重言式的概念在G的标准子代数E0中给出F(S)关于┑同余的一个分划。
主动学习已被证明是提升基于内容图像检索性能的一种重要技术。而相关反馈技术可以有效地减少用户标注。提出一种主动学习算法,带权Co-ASVM,用于改进相关反馈中样本选择的性能。颜色和纹理可以认为是一张图片的两个充分不相关的视图,分别计算颜色和纹理两种特征空间的权值,并在两种特征空间上分别进行SVM学习,对未标注样本进行分类;为了减少反馈样本的冗余,提出一种K-means聚类的主动反馈策略,将未标注样本
构造了一类至少具有次优代数免疫阶的布尔函数f,并利用级联的方法构造了一类具有最优代数免疫阶的布尔函数h。这类函数h不同于以前相关文献中所提出的最优代数免疫的布尔函数,