制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2011年
2期
13-15
,共3页
电子商务%数据挖掘%推荐系统%聚类%阈值
電子商務%數據挖掘%推薦繫統%聚類%閾值
전자상무%수거알굴%추천계통%취류%역치
推荐系统是电子商务领域的一个重要研究内容,本文提出一种基于Web挖掘的推荐系统框架,其分为离线和在线部分两部分,离线部分由数据预处理和Web挖掘组成,在线部分由实时的推荐引擎组成.该系统对Web使用数据和Web结构数据进行聚类分析,推荐引擎根据挖掘结果向用户提供有效的推荐服务.相对于传统协同过滤推荐技术而言,基于Web挖掘的推荐系统框架不需要用户提供主观的评价信息,因此用户使用起来更加方便.该文对基于Web挖掘的推荐系统的准确性进行了测试,并与传统协同过滤推荐进行了比较.实验结果表明:基于Web挖掘的推荐系统比传统协同过滤推荐的质量更高.
推薦繫統是電子商務領域的一箇重要研究內容,本文提齣一種基于Web挖掘的推薦繫統框架,其分為離線和在線部分兩部分,離線部分由數據預處理和Web挖掘組成,在線部分由實時的推薦引擎組成.該繫統對Web使用數據和Web結構數據進行聚類分析,推薦引擎根據挖掘結果嚮用戶提供有效的推薦服務.相對于傳統協同過濾推薦技術而言,基于Web挖掘的推薦繫統框架不需要用戶提供主觀的評價信息,因此用戶使用起來更加方便.該文對基于Web挖掘的推薦繫統的準確性進行瞭測試,併與傳統協同過濾推薦進行瞭比較.實驗結果錶明:基于Web挖掘的推薦繫統比傳統協同過濾推薦的質量更高.
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