基于蚁群聚类的top-N推荐系统  

Web Log Mining Based On Ant Clustering

作　　者：曹波[1] 苏一丹[1] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院

出　　处：《微计算机信息》2009年第9期225-226,222,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60564001)

摘　　要：本文先将原始Web日志进行预处理,即对Web日志进行数据清洗,用户识别,会话识别和格式转换等。再用蚁群聚类算法对预处理后的日志进行聚类分析,提取具有代表性的用户访问模式,最后用协同过滤推荐技术向网站访问者进行推荐,提供个性化服务,从而实现网站的个性化推荐。This article firstly preprocessing the original web log data, and then use the AntClusting algorithm to cluster the web log data which has been preprocessed, finally, this article use collaborative filtering-based recommendation technology to provide the website visitors the personalized services so as to generate personalized recommendation.

关 键 词：协同过滤 WEB日志挖掘 蚁群聚类 推荐系统 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]