浙江大学学报（工学版）
浙江大學學報（工學版）
절강대학학보（공학판）
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2007年
2期
239-244
,共6页
个性化网页推荐%竞争凝聚%用户聚类%网页聚类
箇性化網頁推薦%競爭凝聚%用戶聚類%網頁聚類
개성화망혈추천%경쟁응취%용호취류%망혈취류
为了提高网站访问效率并得到有价值的个性化网页推荐,针对Web日志的新特性,提出了一种新的基于竞争凝聚的聚类算法.新算法对K-paths聚类算法进行了扩展和改进,按照路径的相似性进行聚类,采用竞争凝聚的思想,自动确定最佳的聚类数目.由于算法考虑了用户的访问兴趣,个性化网页推荐不打扰用户且不需要用户注册信息.利用关联规则得到个性化网页推荐集.用户推荐集和页面推荐集的结合大大提高了推荐效果,具有较好的扩展性.实验结果表明,与其他聚类方法相比该算法具有更高的推荐精度.
為瞭提高網站訪問效率併得到有價值的箇性化網頁推薦,針對Web日誌的新特性,提齣瞭一種新的基于競爭凝聚的聚類算法.新算法對K-paths聚類算法進行瞭擴展和改進,按照路徑的相似性進行聚類,採用競爭凝聚的思想,自動確定最佳的聚類數目.由于算法攷慮瞭用戶的訪問興趣,箇性化網頁推薦不打擾用戶且不需要用戶註冊信息.利用關聯規則得到箇性化網頁推薦集.用戶推薦集和頁麵推薦集的結閤大大提高瞭推薦效果,具有較好的擴展性.實驗結果錶明,與其他聚類方法相比該算法具有更高的推薦精度.
위료제고망참방문효솔병득도유개치적개성화망혈추천,침대Web일지적신특성,제출료일충신적기우경쟁응취적취류산법.신산법대K-paths취류산법진행료확전화개진,안조로경적상사성진행취류,채용경쟁응취적사상,자동학정최가적취류수목.유우산법고필료용호적방문흥취,개성화망혈추천불타우용호차불수요용호주책신식.이용관련규칙득도개성화망혈추천집.용호추천집화혈면추천집적결합대대제고료추천효과,구유교호적확전성.실험결과표명,여기타취류방법상비해산법구유경고적추천정도.
