基于页面聚类的推荐算法的改进  

AMELIORATION OF RECOMMENDATION ALGORITHMIC BASED ON PAGE CLUSTERING

作　　者：张海玉[1] 刘志都[1] 杨彩[1] 贾松浩[1] 

机构地区：[1]南阳师范学院计算机与信息技术学院,河南南阳473061

出　　处：《计算机应用与软件》2008年第9期15-16,48,共3页Computer Applications and Software

基　　金：北京市自然科学基金项目(4052006)

摘　　要：基于页面聚类的推荐算法常被应用在个性化推荐系统中,但是很少考虑页面访问的顺序性。针对这种弊端,提出了一种新的路径相似度系数,同时在推荐算法中运用了关联规则,提高了推荐结果的准确性。Recommendation algorithmic based on page clustering is often used in personalized recommendation systems, yet accessing order isn＇t considered in this algorithmic. To address this limitation, a new similarity coefficient is proposed. At the same time, associate rule is used in the recommendation algorithmic, which improves the accuracy of the recommended results.

关 键 词：页面聚类推荐算法 相似度 WEB使用挖掘 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP393.092[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]