文献类型：期刊文章

作　　者：马勇[1] 鲜敏[1] 郑翔[1] 黎远松[2]

机构地区：[1]四川工程职业技术学院电气信息工程系 [2]四川理工学院计算机学院

出　　处：《计算机系统应用》

基　　金：四川省高校重点实验室项目(2014WZY05);四川省智慧旅游研究基地规划项目(ZHY15-01)

年　　份：2016

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：91-95

语　　种：中文

收录情况：CSA、IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统.首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据.然后,对日志进行分析,提取出特征序列.再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性.最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表.实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.

关 键 词：WEB日志挖掘 推荐系统 相关性度量  电子商务

分 类 号：TP391.3]