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基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计
引用本文:陈华,陆黎明,刘玉文. 基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计[J]. 山东大学学报(理学版), 2007, 42(11): 69-72
作者姓名:陈华  陆黎明  刘玉文
作者单位:上海师范大学,数理信息学院,上海,200234;上海师范大学,数理信息学院,上海,200234;上海师范大学,数理信息学院,上海,200234
摘    要:基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术,通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析,发现用户的阅读习惯和阅读兴趣,进而为用户进行个性化的文献推荐,从而提高网站对用户的吸引力。

关 键 词:Web个性化信息服务  Web服务器日志  FP-tree  关联规则
文章编号:1671-9352(2007)11-0069-04
收稿时间:2007-06-16

Design of a literature personalized recommendation system based on web data mining
CHEN Hua,LU Li-ming,LIU Yu-wen. Design of a literature personalized recommendation system based on web data mining[J]. Journal of Shandong University, 2007, 42(11): 69-72
Authors:CHEN Hua  LU Li-ming  LIU Yu-wen
Affiliation:Mathmatics & Science Collage, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China
Abstract:A web personalized information recommendation service based on data mining has become an important application technology. By mining algorithm with FP-tree's association rule, the user literature reading information was analyzed to find the user reading habits and interests, and then personalized literature was recommended for users, which can enhance the website attraction to users.
Keywords:FP-tree
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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