基于时效性的Web页面个性化推荐模型的研究  

Web Pageviews for Personalized Recommendation Model Based on Time-validity

作　　者：沈云斐[1] 沈国强[1] 蒋丽华[1] 覃征[1] 

机构地区：[1]清华大学软件学院,北京100084

出　　处：《计算机工程》2006年第13期80-81,99,共3页Computer Engineering

基　　金：国家"863"计划基金资助项目"MES为基础的数字油田基础研究"(2003AA412020)

摘　　要：Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加。该文通过分析个性化挖掘的特点,提出了基于时效性的Web页面个性化推荐模型。该模型的挖掘算法在FP-Tree的存储结构上加入时效价值系数,并进行增量挖掘。通过实验证明,该模型挖掘出来的信息,能够更好地符合用户的真实需求。The idea of time-validity is proposed based on the analysis of characteristics of Web pageviews association rules for personalized recommendation. A model of mining association rules for personalized recommendation. A new interest-measure called time-validity for rules is based on this model, which allows for increasable mining and supports more user-interaction in the optimized rule-mining process.

关 键 词：WEB挖掘 个性化推荐模型 时效性 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]