Web頁面?zhèn)€性化推薦技術(shù)研究.pdf

1、近年來，因特網(wǎng)的飛速發(fā)展與廣泛應用，使得Web上的信息量以驚人的速度增長。面對Web豐富的信息內(nèi)容，巨大的數(shù)據(jù)量，加之由于萬維網(wǎng)分布、動態(tài)、海量、異質(zhì)、復雜、開放性的特點，人們在這海量的數(shù)據(jù)中查找自己想要的數(shù)據(jù)和有用信息時，迫切需要一種新的技術(shù)能自動地從Web資源上發(fā)現(xiàn)、抽取和過濾信息。個性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)，使得人們從無限的網(wǎng)絡(luò)信息資源和商品世界中解脫出來，大大節(jié)省了用戶在信息搜索上花費的時間和精力；也使得Web網(wǎng)站從以“網(wǎng)頁”為中心轉(zhuǎn)

2、換為以“用戶”為中心，給用戶提供個性化服務，向著網(wǎng)絡(luò)服務的更高層次發(fā)展。而如何對現(xiàn)有推薦技術(shù)進行改進使之在推薦質(zhì)量上有所提高，對個性化推薦系統(tǒng)來說有著重要的意義。 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的個性化推薦是目前使用最廣泛的推薦技術(shù)之一。本文主要研究內(nèi)容即是對基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的個性化推薦系統(tǒng)的一般模型進行分析，找出現(xiàn)有模型的不足，并對其進行改進和優(yōu)化。 論文首先介紹了本文的研究背景和研究現(xiàn)狀；其次介紹了Web挖掘、個性化推薦技術(shù)，并對目前常用