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.
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单位四川工程职业技术学院; 四川轻化工大学