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基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的研究
引用本文:张宏丽,田振清.基于WEB使用挖掘的个性化推荐系统的研究[J].内蒙古师范大学学报(自然科学版),2009,38(4):414-416,420.
作者姓名:张宏丽  田振清
作者单位:内蒙古师范大学,传媒学院,内蒙古,呼和浩特,010022 
基金项目:内蒙古师范大学青年特色基金项目 
摘    要:通过网络学习的web日志的使用挖掘,获取学习兴趣,建立兴趣模型.采用相似性度量方法对具有相似兴趣的学生用户进行聚类,实现了学习内容的个性化推荐系统.实验结果表明,基于用户兴趣模型的个性化推荐系统具有较高的准确率、新颖率和非预期率.

关 键 词:个性化推荐  兴趣模型  相似性度量

Research of Personalized Recommendation System Based on Web Usage Learning
ZHANG Hong-li,TIAN Zhen-qing.Research of Personalized Recommendation System Based on Web Usage Learning[J].Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition),2009,38(4):414-416,420.
Authors:ZHANG Hong-li  TIAN Zhen-qing
Institution:College of Media;Inner Mongolia Normal University;Hohhot 010022;China
Abstract:Web usage learning can stimulate learning interest and construct users' interest model.According to the similarity of users interests based on interest point,this paper clusters student users with similarity interests and realizes the personalized recommendation system.The experimental results indicate that the personalized recommendation system based on user's interest model has high accuracy,novelty and non-expected rate.
Keywords:personalized recommendation  interest model  similarity interests  
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